論文の概要: Multilingual Pre-training with Language and Task Adaptation for Multilingual Text Style Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.08552v1
• Date: Wed, 16 Mar 2022 11:27:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-17 14:54:04.966047
• Title: Multilingual Pre-training with Language and Task Adaptation for Multilingual Text Style Transfer
• Title（参考訳）: 多言語テキストスタイル転送のための言語とタスク適応を用いた多言語事前学習
• Authors: Huiyuan Lai, Antonio Toral, Malvina Nissim
• Abstract要約: 事前学習したSeq2seqモデルmBARTを多言語テキストスタイルの転送に活用する。 機械翻訳データとゴールドアライメントの英語文を使えば、最先端の結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.799109368073548
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We exploit the pre-trained seq2seq model mBART for multilingual text style transfer. Using machine translated data as well as gold aligned English sentences yields state-of-the-art results in the three target languages we consider. Besides, in view of the general scarcity of parallel data, we propose a modular approach for multilingual formality transfer, which consists of two training strategies that target adaptation to both language and task. Our approach achieves competitive performance without monolingual task-specific parallel data and can be applied to other style transfer tasks as well as to other languages.
• Abstract（参考訳）: 事前学習したSeq2seqモデルmBARTを多言語テキストスタイルの転送に活用する。 機械翻訳データとゴールドアライメント英語文を用いることで、私たちが検討している3つのターゲット言語で最新の結果が得られる。 さらに,並列データの汎用的不足を考慮し,言語とタスクへの適応を目標とした2つのトレーニング戦略からなる多言語形式移動のためのモジュラー手法を提案する。 提案手法は単言語タスク固有の並列データを必要としない競合性能を実現し,他の言語にも適用可能である。

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