論文の概要: Sentence-Level Multimodal and Language-Agnostic Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11466v1
• Date: Tue, 22 Aug 2023 14:25:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 17:49:03.167613
• Title: Sentence-Level Multimodal and Language-Agnostic Representations
• Title（参考訳）: 文レベルマルチモーダルと言語非依存表現
• Authors: Paul-Ambroise Duquenne, Holger Schwenk, Beno\^it Sagot
• Abstract要約: 本稿では,新しい多言語および多モーダルな文埋め込み空間であるSONARを紹介する。 200の言語をカバーする1つのテキストエンコーダは、既存の文埋め込みよりも大幅に優れています。 音声セグメントを同じSONAR埋め込み空間に埋め込むには、教師-学生が音声書き起こしデータに基づいて訓練した言語固有の音声エンコーダを使用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.744544108288274
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce SONAR, a new multilingual and multimodal fixed-size sentence embedding space. Our single text encoder, covering 200 languages, substantially outperforms existing sentence embeddings such as LASER3 and LabSE on the xsim and xsim++ multilingual similarity search tasks. Speech segments can be embedded in the same SONAR embedding space using language-specific speech encoders trained in a teacher-student setting on speech transcription data. Our encoders outperform existing speech encoders on similarity search tasks. We also provide a text decoder for 200 languages, which allows us to perform text-to-text and speech-to-text machine translation, including for zero-shot language and modality combinations. Our text-to-text results are competitive compared to the state-of-the-art NLLB~1B model, despite the fixed-size bottleneck representation. Our zero-shot speech-to-text translation results compare favorably with strong supervised baselines such as Whisper.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,新しい多言語および多モーダルな文埋め込み空間であるSONARを紹介する。 200の言語をカバーする当社の単一テキストエンコーダは、xsimおよびxsim++の多言語類似性検索タスクにおける laser3 や labse などの既存の文埋め込みを実質的に上回っている。 音声セグメントを同じSONAR埋め込み空間に埋め込むには、教師が書き起こしデータに基づいて学習した言語固有の音声エンコーダを使用する。 我々のエンコーダは類似検索タスクにおいて既存の音声エンコーダより優れている。 200言語用のテキストデコーダも提供しており、ゼロショット言語とモダリティの組み合わせを含む、テキスト対テキストおよび音声対テキスト機械翻訳が可能です。 テキストからテキストまでの結果は,固定サイズのボトルネック表現にもかかわらず,最先端のNLLB~1Bモデルと競合する。 ゼロショット音声対テキスト翻訳の結果は、whisperのような教師付きベースラインと比較した方が良い。

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