Fugu-MT 論文翻訳(概要): Injecting Text and Cross-lingual Supervision in Few-shot Learning from Self-Supervised Models

論文の概要: Injecting Text and Cross-lingual Supervision in Few-shot Learning from Self-Supervised Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.04863v1
Date: Sun, 10 Oct 2021 17:33:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-10-16 13:25:42.626696
Title: Injecting Text and Cross-lingual Supervision in Few-shot Learning from Self-Supervised Models
Title（参考訳）: 自己監督型モデルからのFew-shot学習におけるテキスト挿入と言語間スーパービジョン
Authors: Matthew Wiesner, Desh Raj, Sanjeev Khudanpur
Abstract要約: 新しい言語への自己教師付き表現の伝達を改善するために,音声集合音響モデルが言語間監督を活用する方法を示す。また、格子フリーの最大相互情報目標を用いた微調整を実現するために、ターゲット言語テキストをどのように利用できるかを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 33.66135770490531
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Self-supervised model pre-training has recently garnered significant interest, but relatively few efforts have explored using additional resources in fine-tuning these models. We demonstrate how universal phoneset acoustic models can leverage cross-lingual supervision to improve transfer of pretrained self-supervised representations to new languages. We also show how target-language text can be used to enable and improve fine-tuning with the lattice-free maximum mutual information (LF-MMI) objective. In three low-resource languages these techniques greatly improved few-shot learning performance.
Abstract（参考訳）: 自己監督型モデル事前学習は近年大きな関心を集めているが、これらのモデルを微調整する際の追加資源の利用についての研究は比較的少ない。新しい言語への事前学習による自己教師付き表現の伝達を改善するために,音声集合音響モデルが言語間監督を活用する方法を示す。また,lf-mmi(lattce-free maximum mutual information)目標を用いて,目標言語テキストの微調整の実現と改善を行う方法を示す。 3つの低リソース言語では、これらの技術は数ショットの学習性能を大幅に改善した。

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