論文の概要: Multilingual Relation Classification via Efficient and Effective Prompting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13838v1
• Date: Tue, 25 Oct 2022 08:40:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-26 13:28:31.138978
• Title: Multilingual Relation Classification via Efficient and Effective Prompting
• Title（参考訳）: 効率的かつ効果的なプロンプトによる多言語関係分類
• Authors: Yuxuan Chen, David Harbecke, Leonhard Hennig
• Abstract要約: 本稿では,プロンプトベース多言語関係分類(RC)に関する最初の研究について述べる。 本稿では,関係3重項からプロンプトを合成し,クラスラベルの最小翻訳のみを伴う効率的かつ効率的な手法を提案する。 完全教師付き、少数ショット、ゼロショットのシナリオでその性能を評価し、14言語でその有効性を分析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.119073318043952
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Prompting pre-trained language models has achieved impressive performance on various NLP tasks, especially in low data regimes. Despite the success of prompting in monolingual settings, applying prompt-based methods in multilingual scenarios has been limited to a narrow set of tasks, due to the high cost of handcrafting multilingual prompts. In this paper, we present the first work on prompt-based multilingual relation classification (RC), by introducing an efficient and effective method that constructs prompts from relation triples and involves only minimal translation for the class labels. We evaluate its performance in fully supervised, few-shot and zero-shot scenarios, and analyze its effectiveness across 14 languages, prompt variants, and English-task training in cross-lingual settings. We find that in both fully supervised and few-shot scenarios, our prompt method beats competitive baselines: fine-tuning XLM-R_EM and null prompts. It also outperforms the random baseline by a large margin in zero-shot experiments. Our method requires little in-language knowledge and can be used as a strong baseline for similar multilingual classification tasks.
• Abstract（参考訳）: 事前訓練された言語モデルのプロンプティングは、様々なNLPタスク、特に低データレシエーションにおいて顕著なパフォーマンスを達成した。 単言語設定でのプロンプトの成功にもかかわらず、多言語シナリオにおけるプロンプトベースの手法の適用は、手作り多言語プロンプトのコストが高いため、限られたタスクに限られている。 本稿では,3重関係からプロンプトを合成し,クラスラベルの最小翻訳のみを含む効率的かつ効率的な手法を導入することにより,プロンプトベースの多言語関係分類(RC)に関する最初の研究を行う。 我々は,完全教師付き,少数,ゼロショットのシナリオでその性能を評価し,その効果を14言語,プロンプト変種,英語-タスク学習で解析した。 xlm-r_emとnullプロンプトを微調整するプロンプトメソッドは,完全な教師付きシナリオと少数ショットシナリオの両方において,競合ベースラインを上回っていることが分かりました。 また、ゼロショット実験において、ランダムベースラインを大きなマージンで上回る。 本手法は,言語知識をほとんど必要とせず,類似した多言語分類タスクの強力なベースラインとして利用できる。

関連論文リスト

• Synergistic Approach for Simultaneous Optimization of Monolingual, Cross-lingual, and Multilingual Information Retrieval [5.446052898856584]
  本稿では,モノリンガル,クロスリンガル,マルチリンガル設定におけるゼロショット検索性能を改善するためのハイブリッドバッチ学習手法を提案する。 このアプローチは、データセットサイズに基づいてサンプリングされたモノリンガルとクロスリンガルの問合せ対のバッチを混合したマルチリンガル言語モデルを微調整する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-20T04:30:26Z)
• Few-Shot Cross-Lingual Transfer for Prompting Large Language Models in Low-Resource Languages [0.0]
  プロンプティング(prompting)とは、ユーザがタスクの説明と完了したタスクのいくつかの例を PLM にコンテキストとして提供し、PLM に新しい例でタスクを実行するように促す方法である。 提案手法は, 数発プロンプト(prompt), 言語適応微調整(LAFT), ニューラルマシン翻訳(Translate)の3種類である。 翻訳とプロンプトの設定は、選択した低リソース言語に対して、数ショットプロンプトの計算効率とコスト効率のよい方法であることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-09T21:36:13Z)
• Is Prompt-Based Finetuning Always Better than Vanilla Finetuning? Insights from Cross-Lingual Language Understanding [0.30586855806896046]
  本稿では, Prompt-based Finetuning の言語間機能を調べるために, ProFiT パイプラインを提案する。 本研究は,言語間言語理解におけるアクシデントベースファインタニングの有効性と汎用性を明らかにするものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-15T20:33:33Z)
• Soft Language Clustering for Multilingual Model Pre-training [57.18058739931463]
  本稿では,インスタンスを条件付きで符号化するためのフレキシブルガイダンスとして,コンテキスト的にプロンプトを検索するXLM-Pを提案する。 我々のXLM-Pは、(1)言語間における言語不変および言語固有知識の軽量なモデリングを可能にし、(2)他の多言語事前学習手法との容易な統合を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-13T08:08:08Z)
• Efficiently Aligned Cross-Lingual Transfer Learning for Conversational Tasks using Prompt-Tuning [98.60739735409243]
  英語のような高リソース言語で訓練された言語モデルの言語間移動は、多くのNLPタスクのために広く研究されている。 並列および大規模多言語会話データセットである言語間アライメント事前学習のためのXSGDを導入する。 協調的な言語間表現を容易にするために,アライメントプロンプトを学習するための効率的なプロンプトチューニング手法を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-03T18:46:01Z)
• Bridging Cross-Lingual Gaps During Leveraging the Multilingual Sequence-to-Sequence Pretraining for Text Generation [80.16548523140025]
  プレトレインとファインチューンの間のギャップを埋めるために、コードスイッチングの復元タスクを追加して、バニラプレトレイン-ファインチューンパイプラインを拡張します。 提案手法は,言語間文表現距離を狭くし,簡単な計算コストで低周波語翻訳を改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-16T16:08:38Z)
• Nearest Neighbour Few-Shot Learning for Cross-lingual Classification [2.578242050187029]
  単純な近接数ショット(15サンプル)推論手法による言語間適応による分類作業 提案手法は,少数のラベル付きサンプルのみを対象とする従来の微調整を継続的に改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-06T03:18:23Z)
• Are Multilingual Models Effective in Code-Switching? [57.78477547424949]
  多言語モデルの有効性を検討し,複合言語設定の能力と適応性について検討する。 この結果から,事前学習した多言語モデルでは,コードスイッチングにおける高品質な表現が必ずしも保証されないことが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-24T16:20:02Z)
• UNKs Everywhere: Adapting Multilingual Language Models to New Scripts [103.79021395138423]
  マルチリンガルBERT(mBERT)やXLM-Rのような多言語言語モデルは、様々なNLPタスクに対して最先端の言語間転送性能を提供する。 キャパシティの制限と事前トレーニングデータの大きな差のため、リソース豊富な言語とリソースを対象とする言語には大きなパフォーマンスギャップがある。 本稿では,事前学習した多言語モデルの低リソース言語や未知のスクリプトへの高速かつ効果的な適応を可能にする新しいデータ効率手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-31T11:37:28Z)
• CoSDA-ML: Multi-Lingual Code-Switching Data Augmentation for Zero-Shot Cross-Lingual NLP [68.2650714613869]
  我々は,mBERTを微調整するための多言語コードスイッチングデータを生成するためのデータ拡張フレームワークを提案する。 既存の研究と比較すると,本手法は訓練にバイリンガル文を頼らず,複数の対象言語に対して1つの学習プロセスしか必要としない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-11T13:15:59Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。