論文の概要: Transfer Learning for Multi-lingual Tasks -- a Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.02052v1
- Date: Sat, 28 Aug 2021 20:29:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-16 22:58:26.960308
- Title: Transfer Learning for Multi-lingual Tasks -- a Survey
- Title（参考訳）: 複数言語タスクのためのトランスファー学習--サーベイ
- Authors: Amir Reza Jafari, Behnam Heidary, Reza Farahbakhsh, Mostafa Salehi,
Mahdi Jalili
- Abstract要約: 自然言語処理(NLP)におけるクロス言語の内容と多言語主義はホットトピックである。
本稿では,多言語タスクにおける伝達学習技術に着目し,既存の文献の概要を概観する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.596820548674266
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: These days different platforms such as social media provide their clients
from different backgrounds and languages the possibility to connect and
exchange information. It is not surprising anymore to see comments from
different languages in posts published by international celebrities or data
providers. In this era, understanding cross languages content and
multilingualism in natural language processing (NLP) are hot topics, and
multiple efforts have tried to leverage existing technologies in NLP to tackle
this challenging research problem. In this survey, we provide a comprehensive
overview of the existing literature with a focus on transfer learning
techniques in multilingual tasks. We also identify potential opportunities for
further research in this domain.
- Abstract（参考訳）: 最近では、ソーシャルメディアのようなさまざまなプラットフォームが、異なるバックグラウンドや言語からクライアントに情報を接続し交換する機会を提供している。
国際的有名人やデータプロバイダが投稿した投稿で、さまざまな言語からのコメントを見ることは、もはや驚きではない。
この時代には、自然言語処理(NLP)におけるクロス言語の内容と多言語主義の理解がホットな話題であり、この挑戦的な研究課題に取り組むために、NLPの既存の技術を活用しようと試みている。
本稿では,多言語タスクにおけるトランスファー学習技術に着目し,既存の文献の概要について概観する。
我々はまた、この領域でさらなる研究の機会を見出す。
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