論文の概要: TwHIN-BERT: A Socially-Enriched Pre-trained Language Model for Multilingual Tweet Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.07562v1
• Date: Thu, 15 Sep 2022 19:01:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-19 12:24:04.521876
• Title: TwHIN-BERT: A Socially-Enriched Pre-trained Language Model for Multilingual Tweet Representations
• Title（参考訳）: TwHIN-BERT:多言語つぶやき表現のための言語モデル
• Authors: Xinyang Zhang, Yury Malkov, Omar Florez, Serim Park, Brian McWilliams, Jiawei Han, Ahmed El-Kishky
• Abstract要約: TwHIN-BERTはTwitterのドメイン内データに基づいて訓練された多言語言語モデルである。 私たちのモデルは、100以上の異なる言語をカバーする70億のツイートで訓練されています。 我々は、TwHIN-BERTを自由にオープンソースにし、修正したハッシュタグ予測とソーシャルエンゲージメントベンチマークデータセットを公開します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.84973409666827
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present TwHIN-BERT, a multilingual language model trained on in-domain data from the popular social network Twitter. TwHIN-BERT differs from prior pre-trained language models as it is trained with not only text-based self-supervision, but also with a social objective based on the rich social engagements within a Twitter heterogeneous information network (TwHIN). Our model is trained on 7 billion tweets covering over 100 distinct languages providing a valuable representation to model short, noisy, user-generated text. We evaluate our model on a variety of multilingual social recommendation and semantic understanding tasks and demonstrate significant metric improvement over established pre-trained language models. We will freely open-source TwHIN-BERT and our curated hashtag prediction and social engagement benchmark datasets to the research community.
• Abstract（参考訳）: 人気ソーシャルネットワークtwitterのドメイン内データに基づく多言語モデルであるtwhin-bertを提案する。 TwHIN-BERTは、テキストベースのセルフスーパービジョンだけでなく、Twitterの異種情報ネットワーク(TwHIN)内でのリッチなソーシャルエンゲージメントに基づく社会的目的によって訓練されているため、事前訓練済みの言語モデルとは異なる。 私たちのモデルは、100以上の異なる言語をカバーする70億のつぶやきで訓練されています。 我々は,多言語ソーシャルレコメンデーションとセマンティック理解タスクを多言語で評価し,確立した事前学習言語モデルに対して有意な改善効果を示した。 研究コミュニティに無償でtwhin-bertとハッシュタグ予測とソーシャルエンゲージメントベンチマークデータセットをオープンソースとして公開します。

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