論文の概要: IndoBERTweet: A Pretrained Language Model for Indonesian Twitter with Effective Domain-Specific Vocabulary Initialization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.04607v1
• Date: Fri, 10 Sep 2021 01:27:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-14 00:38:35.480920
• Title: IndoBERTweet: A Pretrained Language Model for Indonesian Twitter with Effective Domain-Specific Vocabulary Initialization
• Title（参考訳）: IndoBERTweet: 効果的なドメイン特化語彙初期化を備えたインドネシアのTwitterのための事前訓練言語モデル
• Authors: Fajri Koto and Jey Han Lau and Timothy Baldwin
• Abstract要約: IndoBERTweetはインドネシアのTwitterにとって初めての大規模な事前訓練モデルだ。 新たな単語タイプに対してBERT埋め込み層を初期化する方法をベンチマークする。 平均BERTサブワード埋め込みの初期化は事前学習を5倍速くすることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.46519116869276
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present IndoBERTweet, the first large-scale pretrained model for Indonesian Twitter that is trained by extending a monolingually-trained Indonesian BERT model with additive domain-specific vocabulary. We focus in particular on efficient model adaptation under vocabulary mismatch, and benchmark different ways of initializing the BERT embedding layer for new word types. We find that initializing with the average BERT subword embedding makes pretraining five times faster, and is more effective than proposed methods for vocabulary adaptation in terms of extrinsic evaluation over seven Twitter-based datasets.
• Abstract（参考訳）: IndoBERTweetはインドネシア初の大規模事前訓練モデルであり、単言語で訓練されたインドネシアのBERTモデルを付加的なドメイン固有語彙で拡張することで訓練する。 特に、語彙ミスマッチに基づく効率的なモデル適応に着目し、新しい単語タイプに対するBERT埋め込み層を初期化する方法をベンチマークする。 平均BERTサブワード埋め込みの初期化は事前学習を5倍速くし、7つのTwitterベースのデータセットに対する外在的評価の観点から語彙適応法よりも効果的であることがわかった。

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