論文の概要: JamPatoisNLI: A Jamaican Patois Natural Language Inference Dataset
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03419v1
- Date: Wed, 7 Dec 2022 03:07:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-08 15:05:37.396481
- Title: JamPatoisNLI: A Jamaican Patois Natural Language Inference Dataset
- Title（参考訳）: JamPatoisNLI:ジャマイカのパトワの自然言語推論データセット
- Authors: Ruth-Ann Armstrong, John Hewitt and Christopher Manning
- Abstract要約: JamPatoisNLIは、クレオール言語であるジャマイカのパトワで、自然言語推論のための最初のデータセットを提供する。
最もスポークな低リソース言語の多くはクレオールである。
実験の結果,JamPatoisNLIは非関連言語よりも,比較的優れた学習結果が得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.940548890754674
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: JamPatoisNLI provides the first dataset for natural language inference in a
creole language, Jamaican Patois. Many of the most-spoken low-resource
languages are creoles. These languages commonly have a lexicon derived from a
major world language and a distinctive grammar reflecting the languages of the
original speakers and the process of language birth by creolization. This gives
them a distinctive place in exploring the effectiveness of transfer from large
monolingual or multilingual pretrained models. While our work, along with
previous work, shows that transfer from these models to low-resource languages
that are unrelated to languages in their training set is not very effective, we
would expect stronger results from transfer to creoles. Indeed, our experiments
show considerably better results from few-shot learning of JamPatoisNLI than
for such unrelated languages, and help us begin to understand how the unique
relationship between creoles and their high-resource base languages affect
cross-lingual transfer. JamPatoisNLI, which consists of naturally-occurring
premises and expert-written hypotheses, is a step towards steering research
into a traditionally underserved language and a useful benchmark for
understanding cross-lingual NLP.
- Abstract（参考訳）: jampatoisnliはクレオール語で自然言語推論のための最初のデータセットであるジャマイカ語パトワを提供する。
語源の少ない言語の多くはクレオール語である。
これらの言語は、一般的に主要な世界言語から派生した語彙と、原語話者の言語とクレオール化による言語誕生の過程を反映した独特の文法を持っている。
これにより、大きな単言語または多言語事前学習モデルからの移動の有効性を探求する際、彼ら特有の場所となる。
我々の研究は、以前の研究とともに、これらのモデルからトレーニングセットの言語とは無関係な低リソース言語への移行は、あまり効果がないことを示しているが、クレオールへの移行によるより強力な結果が期待できる。
実際、我々の実験は、これらの非関連言語よりもJamPatoisNLIの少数ショット学習によるかなり良い結果を示し、クレオールと高リソースベース言語のユニークな関係が言語間移動にどのように影響するかを理解するのに役立ちます。
JamPatoisNLIは自然に生成された前提と専門家による仮説で構成され、伝統的に保存されていない言語の研究と言語間NLPを理解するための有用なベンチマークへのステップである。
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