論文の概要: Improving Natural Language Inference in Arabic using Transformer Models and Linguistically Informed Pre-Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14666v1
• Date: Thu, 27 Jul 2023 07:40:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-28 15:31:44.112411
• Title: Improving Natural Language Inference in Arabic using Transformer Models and Linguistically Informed Pre-Training
• Title（参考訳）: トランスフォーマーモデルと言語情報を用いたアラビア語の自然言語推論の改善
• Authors: Mohammad Majd Saad Al Deen, Maren Pielka, J\"orn Hees, Bouthaina Soulef Abdou, Rafet Sifa
• Abstract要約: 本稿では,自然言語処理分野におけるアラビア語テキストデータの分類について述べる。 この制限を克服するため、公開リソースから専用のデータセットを作成します。 言語固有モデル (AraBERT) が最先端の多言語アプローチと競合することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.34998703934432673
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper addresses the classification of Arabic text data in the field of Natural Language Processing (NLP), with a particular focus on Natural Language Inference (NLI) and Contradiction Detection (CD). Arabic is considered a resource-poor language, meaning that there are few data sets available, which leads to limited availability of NLP methods. To overcome this limitation, we create a dedicated data set from publicly available resources. Subsequently, transformer-based machine learning models are being trained and evaluated. We find that a language-specific model (AraBERT) performs competitively with state-of-the-art multilingual approaches, when we apply linguistically informed pre-training methods such as Named Entity Recognition (NER). To our knowledge, this is the first large-scale evaluation for this task in Arabic, as well as the first application of multi-task pre-training in this context.
• Abstract（参考訳）: 本稿では自然言語処理(NLP)分野におけるアラビア文字データの分類について,特に自然言語推論(NLI)とコントラディクション検出(CD)に注目した。 アラビア語はリソース不足言語と考えられており、利用可能なデータセットは少ないため、NLPメソッドは限られている。 この制限を克服するため、公開リソースから専用のデータセットを作成します。 その後、トランスフォーマーベースの機械学習モデルをトレーニングし、評価している。 我々は,言語特化モデル(arabert)が最先端の多言語アプローチと競合することを見出し,名前付きエンティティ認識(ner)のような言語的インフォームド事前学習手法を適用した。 私たちの知る限り、これはアラビア語でのこのタスクに対する最初の大規模評価であり、この文脈におけるマルチタスク事前トレーニングの最初の応用である。

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