論文の概要: Cross-lingual Adaption Model-Agnostic Meta-Learning for Natural Language Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.05805v1
• Date: Wed, 10 Nov 2021 16:53:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-11 15:06:27.974229
• Title: Cross-lingual Adaption Model-Agnostic Meta-Learning for Natural Language Understanding
• Title（参考訳）: 言語間適応モデル-自然言語理解のためのメタラーニング
• Authors: Qianying Liu, Fei Cheng, Sadao Kurohashi
• Abstract要約: メタ学習段階で直接言語間適応を行うXLA-MAMLを提案する。 自然言語推論と質問応答に関するゼロショットと少数ショットの実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.66203356497508
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Meta learning with auxiliary languages has demonstrated promising improvements for cross-lingual natural language processing. However, previous studies sample the meta-training and meta-testing data from the same language, which limits the ability of the model for cross-lingual transfer. In this paper, we propose XLA-MAML, which performs direct cross-lingual adaption in the meta-learning stage. We conduct zero-shot and few-shot experiments on Natural Language Inference and Question Answering. The experimental results demonstrate the effectiveness of our method across different languages, tasks, and pretrained models. We also give analysis on various cross-lingual specific settings for meta-learning including sampling strategy and parallelism.
• Abstract（参考訳）: 補助言語を用いたメタ学習は、言語間自然言語処理において有望な改善を示す。 しかし、以前の研究では、同じ言語からのメタトレーニングとメタテストのデータがサンプリングされ、言語間移動のモデルの性能が制限された。 本稿では,メタラーニング段階で直接言語間適応を行うXLA-MAMLを提案する。 自然言語推論と質問応答に関するゼロショットと少数ショットの実験を行った。 実験結果から,異なる言語,タスク,事前学習モデルにまたがる手法の有効性が示された。 また,サンプリング戦略や並列処理を含むメタラーニングのための言語横断的特徴の分析を行う。

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