論文の概要: mLUKE: The Power of Entity Representations in Multilingual Pretrained Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.08151v1
• Date: Fri, 15 Oct 2021 15:28:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-18 16:57:07.094020
• Title: mLUKE: The Power of Entity Representations in Multilingual Pretrained Language Models
• Title（参考訳）: mLUKE:多言語事前学習言語モデルにおけるエンティティ表現のパワー
• Authors: Ryokan Ri, Ikuya Yamada, Yoshimasa Tsuruoka
• Abstract要約: 我々は、エンティティ表現を持つ24言語で多言語モデルを訓練する。 本稿では,言語間移動タスクにおいて,単語ベース事前学習モデルより一貫して優れることを示す。 また,mLAMAデータセットを用いた多言語クローゼプロンプトタスクによるモデルの評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.873069955407406
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent studies have shown that multilingual pretrained language models can be effectively improved with cross-lingual alignment information from Wikipedia entities. However, existing methods only exploit entity information in pretraining and do not explicitly use entities in downstream tasks. In this study, we explore the effectiveness of leveraging entity representations for downstream cross-lingual tasks. We train a multilingual language model with 24 languages with entity representations and show the model consistently outperforms word-based pretrained models in various cross-lingual transfer tasks. We also analyze the model and the key insight is that incorporating entity representations into the input allows us to extract more language-agnostic features. We also evaluate the model with a multilingual cloze prompt task with the mLAMA dataset. We show that entity-based prompt elicits correct factual knowledge more likely than using only word representations.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、多言語事前学習言語モデルがウィキペディアエンティティからの言語間アライメント情報によって効果的に改善できることが示されている。 しかし、既存のメソッドは事前トレーニングでのみエンティティ情報を利用しており、下流タスクでエンティティを明示的に使用していない。 本研究では,下流の言語横断タスクにおけるエンティティ表現の有効性について検討する。 エンティティ表現を持つ24の言語で多言語モデルを訓練し,様々な言語間転送タスクにおいて,単語ベースの事前学習モデルに一貫して勝っていることを示す。 また、モデルを分析し、エンティティ表現を入力に組み込むことで、より多くの言語に依存しない特徴を抽出できるという重要な洞察を得た。 また,mLAMAデータセットを用いた多言語クローゼプロンプトタスクによるモデルの評価を行った。 エンティティベースのプロンプトは,単語表現のみを用いることよりも,事実知識の正しさを示唆する。

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