論文の概要: Towards Best Practices for Training Multilingual Dense Retrieval Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.02363v1
• Date: Tue, 5 Apr 2022 17:12:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-06 14:04:58.674534
• Title: Towards Best Practices for Training Multilingual Dense Retrieval Models
• Title（参考訳）: 多言語Dense Retrieval Modelの学習実践に向けて
• Authors: Xinyu Zhang, Kelechi Ogueji, Xueguang Ma, Jimmy Lin
• Abstract要約: 我々は,このような設計を用いて,多種多様言語における単言語検索の課題に焦点をあてる。 本研究は多言語高密度検索モデルのトレーニングのための「ベストプラクティス」ガイドとして組織されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.91016739123398
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dense retrieval models using a transformer-based bi-encoder design have emerged as an active area of research. In this work, we focus on the task of monolingual retrieval in a variety of typologically diverse languages using one such design. Although recent work with multilingual transformers demonstrates that they exhibit strong cross-lingual generalization capabilities, there remain many open research questions, which we tackle here. Our study is organized as a "best practices" guide for training multilingual dense retrieval models, broken down into three main scenarios: where a multilingual transformer is available, but relevance judgments are not available in the language of interest; where both models and training data are available; and, where training data are available not but models. In considering these scenarios, we gain a better understanding of the role of multi-stage fine-tuning, the strength of cross-lingual transfer under various conditions, the usefulness of out-of-language data, and the advantages of multilingual vs. monolingual transformers. Our recommendations offer a guide for practitioners building search applications, particularly for low-resource languages, and while our work leaves open a number of research questions, we provide a solid foundation for future work.
• Abstract（参考訳）: トランスベースのバイエンコーダ設計を用いた高密度検索モデルが活発に研究されている。 本研究では,このような設計を用いて,多種多様言語における単言語検索の課題に焦点をあてる。 近年の多言語変換器を用いた研究は,多言語間一般化能力の強いことを示したが,未解決の課題が数多く残っている。 本研究は,多言語高密度検索モデルを学習するための"ベストプラクティス"ガイドとして,多言語トランスフォーマーが利用できるが,関連判断が興味ある言語では利用できないこと,モデルとトレーニングデータの両方が利用できること,トレーニングデータがモデルだけでなく利用できること,の3つのシナリオに分類した。 これらのシナリオを考慮すると、多段微調整の役割、様々な条件下での言語間伝達の強さ、言語外データの有用性、多言語対単言語トランスフォーマーの利点をよりよく理解できる。 私たちの推奨事項は、検索アプリケーションを構築する実践者、特に低リソース言語のためのガイドを提供します。

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