論文の概要: Investigating Post-pretraining Representation Alignment for Cross-Lingual Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.12028v1
• Date: Fri, 24 Sep 2021 15:32:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-27 14:15:20.819387
• Title: Investigating Post-pretraining Representation Alignment for Cross-Lingual Question Answering
• Title（参考訳）: 言語間質問応答のための前訓練後表現アライメントの検討
• Authors: Fahim Faisal, Antonios Anastasopoulos
• Abstract要約: 言語間質問応答システムにおける多言語事前学習言語モデルの能力について検討する。 言語間の表現をポストホックな微調整のステップで明示的に整合させると、一般的にパフォーマンスが向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.4489424966613
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human knowledge is collectively encoded in the roughly 6500 languages spoken around the world, but it is not distributed equally across languages. Hence, for information-seeking question answering (QA) systems to adequately serve speakers of all languages, they need to operate cross-lingually. In this work we investigate the capabilities of multilingually pre-trained language models on cross-lingual QA. We find that explicitly aligning the representations across languages with a post-hoc fine-tuning step generally leads to improved performance. We additionally investigate the effect of data size as well as the language choice in this fine-tuning step, also releasing a dataset for evaluating cross-lingual QA systems. Code and dataset are publicly available here: https://github.com/ffaisal93/aligned_qa
• Abstract（参考訳）: 人間の知識は世界中で話されている約6500の言語に総じてコード化されているが、言語間で均等に分布していない。 したがって、全ての言語の話者に適切なサービスを提供するための情報探索質問応答(QA)システムでは、言語横断で操作する必要がある。 本研究では,言語間QAにおける多言語事前学習言語モデルの能力について検討する。 言語間の表現をポストホックな微調整のステップで明示的に整合させると、一般的にパフォーマンスが向上する。 さらに,この微調整ステップにおけるデータサイズと言語選択の影響についても検討し,言語間qaシステム評価のためのデータセットをリリースする。 コードとデータセットはこちらで公開されている。

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