論文の概要: \`It\`ak\'ur\`oso: Exploiting Cross-Lingual Transferability for Natural Language Generation of Dialogues in Low-Resource, African Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.08083v1
• Date: Sun, 17 Apr 2022 20:23:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-20 01:48:47.873463
• Title: \`It\`ak\'ur\`oso: Exploiting Cross-Lingual Transferability for Natural Language Generation of Dialogues in Low-Resource, African Languages
• Title（参考訳）: oso:低資源アフリカ言語における対話の自然言語生成における言語間変換可能性の活用
• Authors: Tosin Adewumi, Mofetoluwa Adeyemi, Aremu Anuoluwapo, Bukola Peters, Happy Buzaaba, Oyerinde Samuel, Amina Mardiyyah Rufai, Benjamin Ajibade, Tajudeen Gwadabe, Mory Moussou Koulibaly Traore, Tunde Ajayi, Shamsuddeen Muhammad, Ahmed Baruwa, Paul Owoicho, Tolulope Ogunremi, Phylis Ngigi, Orevaoghene Ahia, Ruqayya Nasir, Foteini Liwicki and Marcus Liwicki
• Abstract要約: 本研究では,最先端のモノリンガルモデル(SoTA)から6つのアフリカ語への言語間移動の可能性について検討する。 言語はスワヒリ語、ヴロフ語、ハウサ語、ナイジェリア語、ピジン語、キンヤルワンダ語、ヨルバ語である。 結果は、深い単言語モデルが言語にまたがって一般化する抽象性を学ぶという仮説が成り立つことを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9511471519043974
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We investigate the possibility of cross-lingual transfer from a state-of-the-art (SoTA) deep monolingual model (DialoGPT) to 6 African languages and compare with 2 baselines (BlenderBot 90M, another SoTA, and a simple Seq2Seq). The languages are Swahili, Wolof, Hausa, Nigerian Pidgin English, Kinyarwanda & Yor\`ub\'a. Generation of dialogues is known to be a challenging task for many reasons. It becomes more challenging for African languages which are low-resource in terms of data. Therefore, we translate a small portion of the English multi-domain MultiWOZ dataset for each target language. Besides intrinsic evaluation (i.e. perplexity), we conduct human evaluation of single-turn conversations by using majority votes and measure inter-annotator agreement (IAA). The results show that the hypothesis that deep monolingual models learn some abstractions that generalise across languages holds. We observe human-like conversations in 5 out of the 6 languages. It, however, applies to different degrees in different languages, which is expected. The language with the most transferable properties is the Nigerian Pidgin English, with a human-likeness score of 78.1%, of which 34.4% are unanimous. The main contributions of this paper include the representation (through the provision of high-quality dialogue data) of under-represented African languages and demonstrating the cross-lingual transferability hypothesis for dialogue systems. We also provide the datasets and host the model checkpoints/demos on the HuggingFace hub for public access.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,最先端(SoTA)深層単言語モデル(DialoGPT)からアフリカ6言語への言語間移動の可能性について検討し,BlenderBot 90M,別のSoTA,単純なSeq2Seqと比較した。 言語はスワヒリ語、ウォロフ語、ハウサ語、ナイジェリア語、ピジン語、キニアルワンダ語、ヨルブワ語である。 対話の生成は多くの理由から難しい課題であることが知られている。 データの観点からは、低リソースのアフリカの言語では、より困難になる。 したがって、ターゲット言語毎に、英語のマルチドメインMultiWOZデータセットのごく一部を翻訳する。 本研究は,本質的な評価(パープレキシティ)に加えて,多数決とアノテータ間合意(IAA)を用いて,単回会話の人間による評価を行う。 その結果、深い単言語モデルが言語をまたがる抽象概念を学ぶという仮説が示された。 6言語中5言語で人間のような会話を観察する。 しかし、それは期待されている異なる言語で異なる程度に適用される。 最も移動可能な言語はナイジェリアのピジン英語であり、人間に似たスコアは78.1%であり、そのうち34.4%が全会一致である。 本研究の主な貢献は、アフリカ諸語の表現(高品質な対話データ提供)と対話システムにおける言語間移動可能性仮説の実証である。 また、公開アクセスのためにhughingface hubでデータセットを提供し、モデルチェックポイント/デモをホストします。

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