論文の概要: OneAligner: Zero-shot Cross-lingual Transfer with One Rich-Resource Language Pair for Low-Resource Sentence Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.08605v1
• Date: Tue, 17 May 2022 19:52:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-20 03:10:22.318252
• Title: OneAligner: Zero-shot Cross-lingual Transfer with One Rich-Resource Language Pair for Low-Resource Sentence Retrieval
• Title（参考訳）: OneAligner:低リソース文検索のための1つのリッチソース言語ペアによるゼロショットクロスランガルトランスファー
• Authors: Tong Niu, Kazuma Hashimoto, Yingbo Zhou, Caiming Xiong
• Abstract要約: 文検索タスク用に特別に設計されたアライメントモデルであるOneAlignerを提案する。 大規模並列多言語コーパス(OPUS-100)の全ての言語ペアで訓練すると、このモデルは最先端の結果が得られる。 実験結果から,文アライメントタスクの性能はモノリンガルおよび並列データサイズに大きく依存することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.76575626229824
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Aligning parallel sentences in multilingual corpora is essential to curating data for downstream applications such as Machine Translation. In this work, we present OneAligner, an alignment model specially designed for sentence retrieval tasks. This model is able to train on only one language pair and transfers, in a cross-lingual fashion, to low-resource language pairs with negligible degradation in performance. When trained with all language pairs of a large-scale parallel multilingual corpus (OPUS-100), this model achieves the state-of-the-art result on the Tateoba dataset, outperforming an equally-sized previous model by 8.0 points in accuracy while using less than 0.6% of their parallel data. When finetuned on a single rich-resource language pair, be it English-centered or not, our model is able to match the performance of the ones finetuned on all language pairs under the same data budget with less than 2.0 points decrease in accuracy. Furthermore, with the same setup, scaling up the number of rich-resource language pairs monotonically improves the performance, reaching a minimum of 0.4 points discrepancy in accuracy, making it less mandatory to collect any low-resource parallel data. Finally, we conclude through empirical results and analyses that the performance of the sentence alignment task depends mostly on the monolingual and parallel data size, up to a certain size threshold, rather than on what language pairs are used for training or evaluation.
• Abstract（参考訳）: 多言語コーパスにおける並列文の調整は、機械翻訳などの下流アプリケーションのためのデータのキュレーションに不可欠である。 本稿では,文検索タスク用に特別に設計されたアライメントモデルonealignerを提案する。 このモデルでは、1つの言語ペアのみをトレーニングし、言語間の相互変換で、パフォーマンスが無視できる低リソースの言語ペアに転送することができる。 大規模並列多言語コーパス(opus-100)のすべての言語ペアでトレーニングすると、このモデルはタテオバデータセットの最先端結果を達成し、その並列データの0.6%未満の精度で、等サイズの前モデルよりも8.0ポイント精度で精度が向上する。 1つのリッチリソース言語ペアを微調整した場合、英語中心かどうかに関わらず、我々のモデルは、同じデータ予算の下で全ての言語ペアに微調整されたもののパフォーマンスを2.0ポイント未満の精度で一致させることができる。 さらに、同じセットアップで、リッチリソース言語ペアの数を単調にスケールアップすることで、パフォーマンスが改善され、最低0.4ポイントの精度差が達成され、低リソース並列データの収集が必須になる。 最後に, 文アライメントタスクの性能は, 訓練や評価に使用する言語ペアではなく, 特定の大きさのしきい値まで, 単言語および並列データサイズに主に依存する, という実験結果と分析を行った。

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