論文の概要: CINO: A Chinese Minority Pre-trained Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.13558v1
• Date: Mon, 28 Feb 2022 06:02:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-01 15:35:11.451279
• Title: CINO: A Chinese Minority Pre-trained Language Model
• Title（参考訳）: CINO: 中国のマイノリティ事前訓練型言語モデル
• Authors: Ziqing Yang, Zihang Xu, Yiming Cui, Baoxin Wang, Min Lin, Dayong Wu, Zhigang Chen
• Abstract要約: 中国語マイノリティ事前学習言語モデル(CINO)を提案する。 標準中国語、カントン諸語、その他の6つの少数言語をカバーしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.447739293695026
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multilingual pre-trained language models have shown impressive performance on cross-lingual tasks. It greatly facilitates the applications of natural language processing on low-resource languages. However, there are still some languages that the existing multilingual models do not perform well on. In this paper, we propose CINO (Chinese Minority Pre-trained Language Model), a multilingual pre-trained language model for Chinese minority languages. It covers Standard Chinese, Cantonese, and six other Chinese minority languages. To evaluate the cross-lingual ability of the multilingual models on the minority languages, we collect documents from Wikipedia and build a text classification dataset WCM (Wiki-Chinese-Minority). We test CINO on WCM and two other text classification tasks. Experiments show that CINO outperforms the baselines notably. The CINO model and the WCM dataset are available at http://cino.hfl-rc.com.
• Abstract（参考訳）: 多言語事前学習された言語モデルは、言語横断タスクにおいて印象的なパフォーマンスを示している。 低リソース言語への自然言語処理の応用を大いに促進する。 しかし、既存の多言語モデルではうまく機能しない言語もある。 本稿では,中国語マイノリティ言語のための多言語事前学習言語モデル cino ( chinese minority pre-trained language model) を提案する。 標準中国語、カントン諸語、その他の6つの少数言語をカバーしている。 少数言語における多言語モデルの言語間能力を評価するため,ウィキペディアから文書を収集し,テキスト分類データセットWCM(Wiki- Chinese-Minority)を構築した。 wcmと他の2つのテキスト分類タスクでcinoをテストする。 実験の結果、CINOは明らかにベースラインを上回っている。 CINOモデルとWCMデータセットはhttp://cino.hfl-rc.comで公開されている。

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