論文の概要: Does Transliteration Help Multilingual Language Modeling?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.12501v3
• Date: Sun, 30 Jul 2023 22:10:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-02 01:04:57.260820
• Title: Does Transliteration Help Multilingual Language Modeling?
• Title（参考訳）: 翻訳は多言語言語モデリングに役立つか?
• Authors: Ibraheem Muhammad Moosa, Mahmud Elahi Akhter, Ashfia Binte Habib
• Abstract要約: 多言語言語モデルに対する音訳の効果を実証的に測定する。 私たちは、世界で最もスクリプトの多様性が高いIndic言語にフォーカスしています。 比較的高いソースコード言語に悪影響を及ぼすことなく、低リソース言語にトランスリテラゼーションが有効であることに気付きました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Script diversity presents a challenge to Multilingual Language Models (MLLM) by reducing lexical overlap among closely related languages. Therefore, transliterating closely related languages that use different writing scripts to a common script may improve the downstream task performance of MLLMs. We empirically measure the effect of transliteration on MLLMs in this context. We specifically focus on the Indic languages, which have the highest script diversity in the world, and we evaluate our models on the IndicGLUE benchmark. We perform the Mann-Whitney U test to rigorously verify whether the effect of transliteration is significant or not. We find that transliteration benefits the low-resource languages without negatively affecting the comparatively high-resource languages. We also measure the cross-lingual representation similarity of the models using centered kernel alignment on parallel sentences from the FLORES-101 dataset. We find that for parallel sentences across different languages, the transliteration-based model learns sentence representations that are more similar.
• Abstract（参考訳）: スクリプトの多様性は、密接に関連する言語間の語彙的重複を減らすことで、MLLM(Multilingual Language Models)に挑戦する。 したがって、異なるスクリプトを共通スクリプトに翻訳することで、MLLMの下流タスク性能を向上させることができる。 この文脈におけるMLLMに対する音訳の効果を実証的に測定する。 我々は、世界でもっとも多様なスクリプトを持つindicglue言語に注目し、indicglueベンチマークでモデルを評価した。 マン・ホイットニーu試験を行い,音訳の効果が有意かどうかを厳密に検証した。 翻訳は、比較的高いリソース言語に悪影響を及ぼすことなく、低リソース言語に恩恵をもたらすことが分かりました。 また,FLORES-101データセットからの並列文を中心としたカーネルアライメントを用いて,モデルの言語間表現類似度を測定した。 異なる言語にまたがる並列文に対して,翻訳に基づくモデルはより類似した文表現を学習する。

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