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。
関連論文リスト
- Cross-lingual Offensive Language Detection: A Systematic Review of
Datasets, Transfer Approaches and Challenges [10.079109184645478]
本調査は,ソーシャルメディアにおける攻撃的言語検出におけるクロスリンガル・トランスファー・ラーニング手法の体系的,包括的調査である。
我々の研究は、この領域における言語横断シナリオにのみ焦点をあてる最初の全体論的な概要である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-17T14:44:27Z) - Language Detection for Transliterated Content [0.0]
我々は、英語のアルファベットを母国語でメッセージを伝えるために使用する翻訳の広汎な利用について研究する。
本稿では,ヒンディー語とロシア語を英語に翻訳した音声テキストのデータセットを用いて,この問題に対処する。
この研究は、翻訳されたテキストを識別し、変換するための革新的なアプローチの先駆者である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-09T15:40:54Z) - Large Language Models for Difficulty Estimation of Foreign Language
Content with Application to Language Learning [1.4392208044851977]
私たちは、外国語の習熟度を高めるために、大きな言語モデルを使用します。
私たちの仕事はフランス語の内容に焦点を当てていますが、我々のアプローチは他の言語に簡単に移行できます。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-10T21:23:09Z) - Multilingual Multimodality: A Taxonomical Survey of Datasets,
Techniques, Challenges and Opportunities [10.721189858694396]
マルチ言語とマルチモーダル(MultiX)ストリームの統合について検討する。
我々は、並列アノテーションで研究された言語、金または銀のデータを調べ、これらのモダリティと言語がモデリングにおいてどのように相互作用するかを理解する。
モデリングアプローチの長所と短所とともに、どのシナリオを確実に使用できるのかをよりよく理解するために、モデリングアプローチについて説明します。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-30T21:46:01Z) - On the cross-lingual transferability of multilingual prototypical models
across NLU tasks [2.44288434255221]
教師付きディープラーニングベースのアプローチはタスク指向のダイアログに適用され、限られたドメインや言語アプリケーションに有効であることが証明されている。
実際には、これらのアプローチはドメイン駆動設計とアンダーリソース言語の欠点に悩まされている。
本稿では,原型ニューラルネットワークと多言語トランスフォーマーモデルを用いた相乗的少数ショット学習の言語間変換可能性について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-19T09:55:04Z) - Cross-lingual Lifelong Learning [53.06904052325966]
本稿では,言語間連続学習(CCL)の評価パラダイムを提案する。
マルチリンガルなシーケンシャルな学習を特に難しいものにするための洞察を提供する。
この分析の意味は、異なる言語間連続学習のデシダータを測り、バランスをとる方法のレシピを含む。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-23T09:25:43Z) - Towards Best Practices for Training Multilingual Dense Retrieval Models [54.91016739123398]
我々は,このような設計を用いて,多種多様言語における単言語検索の課題に焦点をあてる。
本研究は多言語高密度検索モデルのトレーニングのための「ベストプラクティス」ガイドとして組織されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-05T17:12:53Z) - Expanding Pretrained Models to Thousands More Languages via
Lexicon-based Adaptation [133.7313847857935]
我々の研究は、NLPメソッドが現在の技術で不足している何千もの言語にどのように適応できるかを強調した。
3つのタスクにまたがる19の非表現言語に対して、我々の手法は、それぞれ追加のモノリンガルテキストによる最大5点と15点の改善をもたらす。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-17T16:48:22Z) - X-METRA-ADA: Cross-lingual Meta-Transfer Learning Adaptation to Natural
Language Understanding and Question Answering [55.57776147848929]
自然言語理解のための言語横断型メタトランシュファー学習アプローチX-METRA-ADAを提案する。
我々のアプローチは、最適化に基づくメタ学習アプローチであるMAMLに適応し、新しい言語に適応することを学ぶ。
提案手法は難易度の高い微調整に優れており,ほとんどの言語において両タスクの競合性能に到達していることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-20T00:13:35Z) - Bridging Linguistic Typology and Multilingual Machine Translation with
Multi-View Language Representations [83.27475281544868]
特異ベクトル標準相関解析を用いて、各情報源からどのような情報が誘導されるかを調べる。
我々の表現は類型学を組み込み、言語関係と相関関係を強化する。
次に、多言語機械翻訳のための多視点言語ベクトル空間を利用して、競合する全体的な翻訳精度を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-30T16:25:39Z) - A Study of Cross-Lingual Ability and Language-specific Information in
Multilingual BERT [60.9051207862378]
Multilingual BERTは、言語間転送タスクで驚くほどうまく機能します。
データサイズとコンテキストウィンドウサイズは、転送可能性にとって重要な要素です。
多言語BERTの言語間能力を改善するために、計算的に安価だが効果的なアプローチがある。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-20T11:13:16Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。