論文の概要: SERENGETI: Massively Multilingual Language Models for Africa

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10785v2
• Date: Fri, 26 May 2023 20:20:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-31 02:25:24.862349
• Title: SERENGETI: Massively Multilingual Language Models for Africa
• Title（参考訳）: SERENGETI:アフリカにおける多言語言語モデル
• Authors: Ife Adebara, AbdelRahim Elmadany, Muhammad Abdul-Mageed, Alcides Alcoba Inciarte
• Abstract要約: SERENGETIは517のアフリカの言語と言語を包含する多言語言語モデルである。 我々は、20のデータセットにまたがる8つの自然言語理解タスクに関する新しいモデルを評価し、4-23のアフリカの言語をカバーする4mPLMと比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.945320097465418
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multilingual pretrained language models (mPLMs) acquire valuable, generalizable linguistic information during pretraining and have advanced the state of the art on task-specific finetuning. To date, only ~31 out of ~2,000 African languages are covered in existing language models. We ameliorate this limitation by developing SERENGETI, a massively multilingual language model that covers 517 African languages and language varieties. We evaluate our novel models on eight natural language understanding tasks across 20 datasets, comparing to 4 mPLMs that cover 4-23 African languages. SERENGETI outperforms other models on 11 datasets across the eights tasks, achieving 82.27 average F_1. We also perform analyses of errors from our models, which allows us to investigate the influence of language genealogy and linguistic similarity when the models are applied under zero-shot settings. We will publicly release our models for research.\footnote{\href{https://github.com/UBC-NLP/serengeti}{https://github.com/UBC-NLP/serengeti}}
• Abstract（参考訳）: 多言語事前訓練言語モデル (mPLMs) は、事前訓練中に有益で一般化可能な言語情報を取得し、タスク固有の微調整の技術を進歩させた。 現在までに、2000言語中31言語のみが既存の言語モデルでカバーされている。 我々は、アフリカの517の言語と言語を対象とする多言語モデルであるserengetiの開発によって、この制限を改善する。 8つの自然言語理解タスクを20のデータセットで評価し、4-23のアフリカの言語をカバーする4 mplmと比較した。 SERENGETIは8タスクにわたって11のデータセットで他のモデルより優れており、平均F_1は82.27である。 また, ゼロショット環境下において, 言語系図と言語類似性の影響を調べることができるように, モデルからの誤りの分析も行う。 私たちは研究用のモデルを公開します。 関連スポンサーコンテンツ \footnote{\href{https://github.com/ubc-nlp/serengeti}{https://github.com/ubc-nlp/serengeti}}

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