論文の概要: WIDER & CLOSER: Mixture of Short-channel Distillers for Zero-shot
Cross-lingual Named Entity Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03506v1
- Date: Wed, 7 Dec 2022 08:13:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-08 15:47:38.694397
- Title: WIDER & CLOSER: Mixture of Short-channel Distillers for Zero-shot
Cross-lingual Named Entity Recognition
- Title(参考訳): WIDER & CLOSER:Zero-shot inter-lingual Named Entity Recognitionのための短チャネル蒸留器の混合
- Authors: Jun-Yu Ma, Beiduo Chen, Jia-Chen Gu, Zhen-Hua Ling, Wu Guo, Quan Liu,
Zhigang Chen and Cong Liu
- Abstract要約: 言語横断的なエンティティ認識(NER)は、ソース言語のアノテーション付きおよびリッチリソースデータからターゲット言語のラベルなしおよびリーンリソースデータへの知識の転送を目的としている。
教師と学生の蒸留フレームワークに基づく既存の主流の手法は、事前訓練された言語モデルの中間層に存在する豊かで相補的な情報を無視する。
本研究では,教師モデルにおける豊富な階層情報を完全にやりとりし,学生モデルに知識を十分かつ効率的に伝達するために,短チャネル蒸留器(MSD)の混合方式を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 45.69979439311364
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Zero-shot cross-lingual named entity recognition (NER) aims at transferring
knowledge from annotated and rich-resource data in source languages to
unlabeled and lean-resource data in target languages. Existing mainstream
methods based on the teacher-student distillation framework ignore the rich and
complementary information lying in the intermediate layers of pre-trained
language models, and domain-invariant information is easily lost during
transfer. In this study, a mixture of short-channel distillers (MSD) method is
proposed to fully interact the rich hierarchical information in the teacher
model and to transfer knowledge to the student model sufficiently and
efficiently. Concretely, a multi-channel distillation framework is designed for
sufficient information transfer by aggregating multiple distillers as a
mixture. Besides, an unsupervised method adopting parallel domain adaptation is
proposed to shorten the channels between the teacher and student models to
preserve domain-invariant features. Experiments on four datasets across nine
languages demonstrate that the proposed method achieves new state-of-the-art
performance on zero-shot cross-lingual NER and shows great generalization and
compatibility across languages and fields.
- Abstract(参考訳): Zero-shot クロスランガルなエンティティ認識 (NER) は、アノテートおよびリッチリソースのデータから、ターゲット言語におけるラベルなしおよびリーンリソースデータへの知識の転送を目的としている。
教師・学生の蒸留フレームワークに基づく既存の主流の手法は、事前訓練された言語モデルの中間層に存在する豊かで相補的な情報を無視する。
本研究では,教師モデルにおける豊富な階層情報を完全にやりとりし,学生モデルに知識を十分かつ効率的に伝達するために,短チャネル蒸留器(MSD)の混合方式を提案する。
具体的には、複数の蒸留器を混合として集約することで十分な情報伝達を実現するため、多チャンネル蒸留フレームワークを設計する。
さらに,教師モデルと生徒モデル間のチャネルを短縮し,ドメイン不変性を維持するために並列ドメイン適応を用いた教師なし手法を提案する。
9言語にまたがる4つのデータセットの実験により, ゼロショット言語間NERにおいて, 提案手法が新たな最先端性能を実現し, 言語や分野間での高度な一般化と互換性が示された。
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