論文の概要: Multilingual BERT has an accent: Evaluating English influences on fluency in multilingual models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05619v2
• Date: Thu, 13 Apr 2023 14:59:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-14 17:24:18.329849
• Title: Multilingual BERT has an accent: Evaluating English influences on fluency in multilingual models
• Title（参考訳）: 多言語BERTのアクセント:多言語モデルにおける英語の影響評価
• Authors: Isabel Papadimitriou, Kezia Lopez, Dan Jurafsky
• Abstract要約: 我々は,高次情報源言語における文法構造が低次情報源言語に肥大化したことを示す。 このバイアスは、多言語モデルの流布度とモノリンガルのスペイン語とギリシア語のモデルの流布度を比較する新しい方法によって示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.62852626011989
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While multilingual language models can improve NLP performance on low-resource languages by leveraging higher-resource languages, they also reduce average performance on all languages (the 'curse of multilinguality'). Here we show another problem with multilingual models: grammatical structures in higher-resource languages bleed into lower-resource languages, a phenomenon we call grammatical structure bias. We show this bias via a novel method for comparing the fluency of multilingual models to the fluency of monolingual Spanish and Greek models: testing their preference for two carefully-chosen variable grammatical structures (optional pronoun-drop in Spanish and optional Subject-Verb ordering in Greek). We find that multilingual BERT is biased toward the English-like setting (explicit pronouns and Subject-Verb-Object ordering) as compared to our monolingual control language model. With our case studies, we hope to bring to light the fine-grained ways in which multilingual models can be biased,and encourage more linguistically-aware fluency evaluation.
• Abstract（参考訳）: 多言語言語モデルは、高リソース言語を利用することで低リソース言語でのnlpパフォーマンスを向上させることができるが、すべての言語('多言語性曲線')における平均パフォーマンスも低下する。 ここでは、多言語モデルにおける別の問題を示す: 高リソース言語における文法構造は、低リソース言語に肥大化した。 このバイアスを,多言語モデルのフラレンスと単言語スペイン語とギリシャ語のモデルのフラレンスを比較する新しい方法を用いて示し,その傾向を,二つの注意深い長文可変文法構造(スペイン語ではoptional pronoun-drop,ギリシア語ではoptional subject-verb order)の好みをテストした。 単言語制御言語モデルと比較して,多言語BERTは英語的な設定(特殊代名詞と主語-動詞-オブジェクト順序付け)に偏っていることがわかった。 私たちのケーススタディでは、多言語モデルにバイアスを課すためのきめ細かな方法を明確にし、より言語学的に認識できるフルエンシー評価を奨励したいと考えています。

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