論文の概要: The Geometry of Multilingual Language Model Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10964v1
• Date: Sun, 22 May 2022 23:58:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-24 17:08:58.010914
• Title: The Geometry of Multilingual Language Model Representations
• Title（参考訳）: 多言語言語モデル表現の幾何学
• Authors: Tyler A. Chang, Zhuowen Tu, Benjamin K. Bergen
• Abstract要約: 我々は,言語知覚情報を各言語で符号化しながら,多言語モデルが共有多言語表現空間をどのように維持するかを評価する。 部分空間は、中層全体で比較的安定な言語感受性軸に沿って異なり、これらの軸はトークン語彙などの情報を符号化する。 言語感受性および言語ニュートラル軸に投影された表現を可視化し,言語族と音声クラスタを識別し,スパイラル,トーラス,トークン位置情報を表す曲線を可視化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.880639246639323
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We assess how multilingual language models maintain a shared multilingual representation space while still encoding language-sensitive information in each language. Using XLM-R as a case study, we show that languages occupy similar linear subspaces after mean-centering, evaluated based on causal effects on language modeling performance and direct comparisons between subspaces for 88 languages. The subspace means differ along language-sensitive axes that are relatively stable throughout middle layers, and these axes encode information such as token vocabularies. Shifting representations by language means is sufficient to induce token predictions in different languages. However, we also identify stable language-neutral axes that encode information such as token positions and part-of-speech. We visualize representations projected onto language-sensitive and language-neutral axes, identifying language family and part-of-speech clusters, along with spirals, toruses, and curves representing token position information. These results demonstrate that multilingual language models encode information along orthogonal language-sensitive and language-neutral axes, allowing the models to extract a variety of features for downstream tasks and cross-lingual transfer learning.
• Abstract（参考訳）: 我々は,言語知覚情報を各言語で符号化しながら,多言語モデルが共有多言語表現空間を維持する方法を評価する。 ケーススタディとしてXLM-Rを用いて、言語が平均中心化後の線形部分空間を占有していることを示し、言語モデリング性能と88言語における部分空間間の直接比較に基づいて評価した。 部分空間は中層全体で比較的安定な言語感受性軸に沿って異なり、これらの軸はトークン語彙などの情報を符号化する。 言語による表現のシフトは、異なる言語でトークン予測を誘導するのに十分である。 しかし,トークンの位置や音声の一部といった情報を符号化する安定言語ニュートラル軸も同定する。 言語感受性および言語ニュートラル軸に投影された表現を可視化し,言語族と音声クラスタを識別し,スパイラル,トーラス,トークン位置情報を表す曲線を可視化する。 これらの結果から,多言語言語モデルは直交言語感性および言語ニュートラル軸に沿った情報を符号化し,下流タスクや言語間移動学習のための様々な特徴を抽出できることを示した。

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