論文の概要: Zero-shot cross-lingual transfer language selection using linguistic similarity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13720v1
• Date: Tue, 31 Jan 2023 15:56:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-01 16:01:53.054512
• Title: Zero-shot cross-lingual transfer language selection using linguistic similarity
• Title（参考訳）: 言語類似度を用いたゼロショット言語間伝達言語選択
• Authors: Juuso Eronen, Michal Ptaszynski, Fumito Masui
• Abstract要約: 本研究では,異なる自然言語処理タスクを対象とした移動言語の選択について検討する。 この研究のために、私たちは3つの言語ファミリーから8つの異なる言語からのデータセットを使用しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.029434408969759
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We study the selection of transfer languages for different Natural Language Processing tasks, specifically sentiment analysis, named entity recognition and dependency parsing. In order to select an optimal transfer language, we propose to utilize different linguistic similarity metrics to measure the distance between languages and make the choice of transfer language based on this information instead of relying on intuition. We demonstrate that linguistic similarity correlates with cross-lingual transfer performance for all of the proposed tasks. We also show that there is a statistically significant difference in choosing the optimal language as the transfer source instead of English. This allows us to select a more suitable transfer language which can be used to better leverage knowledge from high-resource languages in order to improve the performance of language applications lacking data. For the study, we used datasets from eight different languages from three language families.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,異なる自然言語処理タスク,特に感情分析,エンティティ認識と依存性解析のための言語選択について検討する。 最適な移動言語を選択するために,言語間の距離を計測し,直観に頼るのではなく,この情報に基づく移動言語を選択するために,異なる言語類似度指標を用いることを提案する。 提案するタスクの言語的類似性は言語間伝達性能と相関することを示す。 また、英語の代わりに移動語として最適な言語を選択することに統計的に有意な違いがあることも示している。 これにより、データ不足の言語アプリケーションのパフォーマンスを改善するために、高リソース言語からの知識をより活用するために使用できる、より適切な転送言語を選択することができます。 研究のために、私たちは3つの言語ファミリーから8つの異なる言語からのデータセットを使用しました。

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