論文の概要: MiLMo:Minority Multilingual Pre-trained Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01779v1
• Date: Sun, 4 Dec 2022 09:28:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 16:41:04.955454
• Title: MiLMo:Minority Multilingual Pre-trained Language Model
• Title（参考訳）: MiLMo:ミニリティ多言語事前学習言語モデル
• Authors: Hanru Shi, Sisi Liu, Xinhe Yu, Wugedele Bao, Yuan Sun, Xiaobing Zhao
• Abstract要約: 本稿では、マイノリティ言語タスクにおいてより優れた性能を発揮する、MiLMoという名前の多言語事前学習言語モデルを構築する。 テキスト分類タスクにおいて,Word2vecモデルと事前学習モデルを比較することにより,少数言語の下流タスク研究に最適なスキームを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.249851377783154
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pre-trained language models are trained on large-scale unsupervised data, and they can be fine-tuned on small-scale labeled datasets and achieve good results. Multilingual pre-trained language models can be trained on multiple languages and understand multiple languages at the same time. At present, the research on pre-trained models mainly focuses on rich-resource language, while there is relatively little research on low-resource languages such as minority languages, and the public multilingual pre-trained language model can not work well for minority languages. Therefore, this paper constructs a multilingual pre-trained language model named MiLMo that performs better on minority language tasks, including Mongolian, Tibetan, Uyghur, Kazakh and Korean. To solve the problem of scarcity of datasets on minority languages and verify the effectiveness of the MiLMo model, this paper constructs a minority multilingual text classification dataset named MiTC, and trains a word2vec model for each language. By comparing the word2vec model and the pre-trained model in the text classification task, this paper provides an optimal scheme for the downstream task research of minority languages. The final experimental results show that the performance of the pre-trained model is better than that of the word2vec model, and it has achieved the best results in minority multilingual text classification. The multilingual pre-trained language model MiLMo, multilingual word2vec model and multilingual text classification dataset MiTC are published on https://milmo.cmli-nlp.com.
• Abstract（参考訳）: 事前訓練された言語モデルは、大規模な教師なしデータに基づいて訓練され、小さなラベル付きデータセットで微調整され、良好な結果が得られる。 複数の言語で事前訓練された言語モデルをトレーニングし、同時に複数の言語を理解することができる。 現在、事前学習されたモデルの研究は、主にリッチリソース言語に焦点を当てているが、マイノリティ言語のような低リソース言語に関する研究は少なく、パブリックな多言語事前学習言語モデルはマイノリティ言語ではうまく機能しない。 そこで本稿では,モンゴル語,チベット語,ウイグル語,カザフ語,韓国語などのマイノリティ言語タスクにおいて,milmoという多言語事前学習言語モデルを構築した。 マイノリティ言語におけるデータセットの不足を解消し、MiLMoモデルの有効性を検証するために、MITCと呼ばれる少数多言語テキスト分類データセットを構築し、各言語に対してワード2vecモデルを訓練する。 本稿では,テキスト分類タスクにおけるword2vecモデルと事前学習モデルを比較し,マイノリティ言語の下流タスク研究に最適な手法を提案する。 最終実験の結果から,事前学習モデルの性能はword2vecモデルよりも優れており,多言語テキストの分類において最良であることがわかった。 多言語事前学習言語モデル milmo, multilingual word2vec model, multilingual text classification dataset mitcはhttps://milmo.cmli-nlp.comで公開されている。

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