論文の概要: DPRK-BERT: The Supreme Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.00567v1
• Date: Wed, 1 Dec 2021 15:36:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-02 17:32:46.691829
• Title: DPRK-BERT: The Supreme Language Model
• Title（参考訳）: DPRK-BERT: 最高言語モデル
• Authors: Arda Akdemir and Yeojoo Jeon
• Abstract要約: 本研究では、DPRK言語のための最初のディープ言語モデルであるDPRK-BERTを提案する。 我々は、DPRK言語のための最初のラベル付きコーパスをコンパイルし、既存のROK言語モデルを微調整することで、これを実現する。 また、このモデルの言語間バージョンを提示し、2つの韓国語をまたいだより優れた一般化をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.6146285961466
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep language models have achieved remarkable success in the NLP domain. The standard way to train a deep language model is to employ unsupervised learning from scratch on a large unlabeled corpus. However, such large corpora are only available for widely-adopted and high-resource languages and domains. This study presents the first deep language model, DPRK-BERT, for the DPRK language. We achieve this by compiling the first unlabeled corpus for the DPRK language and fine-tuning a preexisting the ROK language model. We compare the proposed model with existing approaches and show significant improvements on two DPRK datasets. We also present a cross-lingual version of this model which yields better generalization across the two Korean languages. Finally, we provide various NLP tools related to the DPRK language that would foster future research.
• Abstract（参考訳）: ディープ言語モデルはNLPドメインで顕著な成功を収めた。 深層言語モデルをトレーニングする標準的な方法は、教師なし学習をスクラッチから大きなラベルなしコーパスに採用することである。 しかし、そのような大きなコーパスは広く採用され、高いリソースを持つ言語やドメインでしか利用できない。 本研究では、DPRK言語のための最初のディープ言語モデルであるDPRK-BERTを提案する。 我々は、dprk言語の最初のラベルなしコーパスをコンパイルし、既存のrok言語モデルを微調整することでこれを達成する。 提案モデルと既存手法を比較し,2つのDPRKデータセットの大幅な改善を示す。 また、このモデルの言語間バージョンを提示し、2つの韓国語に対してより良い一般化をもたらす。 最後に,今後の研究を促進するために,DPRK言語に関連するさまざまなNLPツールを提供する。

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