論文の概要: EMS: Efficient and Effective Massively Multilingual Sentence Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.15744v1
• Date: Tue, 31 May 2022 12:29:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-01 13:52:08.800358
• Title: EMS: Efficient and Effective Massively Multilingual Sentence Representation Learning
• Title（参考訳）: EMS: 効率的かつ効果的な多言語文表現学習
• Authors: Zhuoyuan Mao, Chenhui Chu, Sadao Kurohashi
• Abstract要約: 本稿では,言語横断文再構成(XTR)と文レベルのコントラスト学習を訓練目的として,効率的かつ効果的な多言語文表現学習(EMS)を導入する。 関連する研究と比較すると,提案したモデルは,非常に少ない並列文とGPU計算資源を用いて効率的に訓練することができる。 62言語をサポートするモデルトレーニング用コードとEMS事前訓練モデルをリリースする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.225252462128626
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Massively multilingual sentence representation models, e.g., LASER, SBERT-distill, and LaBSE, help significantly improve cross-lingual downstream tasks. However, multiple training procedures, the use of a large amount of data, or inefficient model architectures result in heavy computation to train a new model according to our preferred languages and domains. To resolve this issue, we introduce efficient and effective massively multilingual sentence representation learning (EMS), using cross-lingual sentence reconstruction (XTR) and sentence-level contrastive learning as training objectives. Compared with related studies, the proposed model can be efficiently trained using significantly fewer parallel sentences and GPU computation resources without depending on large-scale pre-trained models. Empirical results show that the proposed model significantly yields better or comparable results with regard to bi-text mining, zero-shot cross-lingual genre classification, and sentiment classification. Ablative analyses demonstrate the effectiveness of each component of the proposed model. We release the codes for model training and the EMS pre-trained model, which supports 62 languages (https://github.com/Mao-KU/EMS).
• Abstract（参考訳）: 大規模多言語文表現モデル(LASER、SBERT-distill、LaBSE)は、言語間下流タスクを大幅に改善する。 しかし、複数のトレーニング手順、大量のデータの使用、あるいは非効率的なモデルアーキテクチャは、我々の好む言語やドメインに従って新しいモデルをトレーニングするために重い計算結果をもたらす。 この問題を解決するために,クロスリンガル文再構成(XTR)と文レベルのコントラスト学習を訓練目的として用いた,効率的かつ効果的な多言語文表現学習(EMS)を導入する。 関連する研究と比較して,提案モデルは大規模事前学習モデルに依存することなく,極めて少ない並列文とGPU計算資源を用いて効率的に訓練することができる。 実験の結果,両文マイニング,ゼロショットクロスリンガル分類,感情分類において,提案モデルが有意な効果を示した。 Ablative Analysisは、提案モデルの各コンポーネントの有効性を示す。 我々は、モデルトレーニング用のコードと62言語(https://github.com/mao-ku/ems)をサポートするemsプリトレーニングモデルをリリースします。

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