論文の概要: Language Chameleon: Transformation analysis between languages using Cross-lingual Post-training based on Pre-trained language models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.06422v1
• Date: Wed, 14 Sep 2022 05:20:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-15 13:15:29.317599
• Title: Language Chameleon: Transformation analysis between languages using Cross-lingual Post-training based on Pre-trained language models
• Title（参考訳）: language chameleon: 事前学習された言語モデルに基づく言語間ポストトレーニングによる言語間の変換解析
• Authors: Suhyune Son, Chanjun Park, Jungseob Lee, Midan Shim, Chanhee Lee, Yoonna Jang, Jaehyung Seo, Heuiseok Lim
• Abstract要約: 本研究では,1つの低リソース言語に着目し,言語横断後学習(XPT)を用いた広範囲な評価と探索実験を行う。 結果から,XPTは桁違いのデータ量で訓練された単言語モデルに匹敵する性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.731313022026271
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As pre-trained language models become more resource-demanding, the inequality between resource-rich languages such as English and resource-scarce languages is worsening. This can be attributed to the fact that the amount of available training data in each language follows the power-law distribution, and most of the languages belong to the long tail of the distribution. Some research areas attempt to mitigate this problem. For example, in cross-lingual transfer learning and multilingual training, the goal is to benefit long-tail languages via the knowledge acquired from resource-rich languages. Although being successful, existing work has mainly focused on experimenting on as many languages as possible. As a result, targeted in-depth analysis is mostly absent. In this study, we focus on a single low-resource language and perform extensive evaluation and probing experiments using cross-lingual post-training (XPT). To make the transfer scenario challenging, we choose Korean as the target language, as it is a language isolate and thus shares almost no typology with English. Results show that XPT not only outperforms or performs on par with monolingual models trained with orders of magnitudes more data but also is highly efficient in the transfer process.
• Abstract（参考訳）: 事前学習された言語モデルがよりリソース需要を増すにつれ、英語や資源不足言語のようなリソースに富む言語間の不平等は悪化している。 これは、各言語で利用可能なトレーニングデータの量は、パワーロー分布に従っており、ほとんどの言語は、分布のロングテールに属するという事実に起因することができる。 この問題を緩和しようとする研究領域もある。 例えば、言語間移動学習や多言語学習では、リソース豊富な言語から得られる知識を通じて長期言語に利益をもたらすことが目標である。 成功したとはいえ、既存の作業は主にできるだけ多くの言語を試すことに集中しています。 その結果、標的とした深度分析はほとんど欠落している。 本研究では,単一低リソース言語に着目し,言語間後学習(XPT)を用いた広範囲な評価と探索実験を行う。 移行シナリオを困難にするため,韓国語を対象言語として選択する。 その結果、xptは1桁以上のデータで訓練された単言語モデルに匹敵する性能を持つだけでなく、転送プロセスにおいて非常に効率的であることが判明した。

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