論文の概要: Native Language Identification with Big Bird Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06923v1
• Date: Wed, 13 Sep 2023 12:47:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-14 14:20:03.411430
• Title: Native Language Identification with Big Bird Embeddings
• Title（参考訳）: 大きな鳥の埋め込みによるネイティブ言語識別
• Authors: Sergey Kramp, Giovanni Cassani, Chris Emmery
• Abstract要約: ネイティブ言語識別(NLI)は、著者の母国語を他の言語での表記に基づいて分類することを目的としている。 現在の研究は、入力サイズが制限要因であるかどうかを調べ、Big Birdの埋め込みを使って訓練された分類器が、Reddit-L2データセットで大きなマージンで言語機能エンジニアリングモデルを上回っていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3069335774032178
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Native Language Identification (NLI) intends to classify an author's native language based on their writing in another language. Historically, the task has heavily relied on time-consuming linguistic feature engineering, and transformer-based NLI models have thus far failed to offer effective, practical alternatives. The current work investigates if input size is a limiting factor, and shows that classifiers trained using Big Bird embeddings outperform linguistic feature engineering models by a large margin on the Reddit-L2 dataset. Additionally, we provide further insight into input length dependencies, show consistent out-of-sample performance, and qualitatively analyze the embedding space. Given the effectiveness and computational efficiency of this method, we believe it offers a promising avenue for future NLI work.
• Abstract（参考訳）: ネイティブ言語識別(NLI)は、著者の母国語を他の言語での表記に基づいて分類することを目的としている。 歴史的に、このタスクは時間を要する言語的特徴工学に大きく依存しており、トランスフォーマーベースのNLIモデルは今のところ、効果的で実用的な代替手段を提供していない。 現在の研究は、入力サイズが制限要因であるかどうかを調べ、Big Birdの埋め込みを使って訓練された分類器が、Reddit-L2データセットの大きなマージンで言語機能エンジニアリングモデルより優れていることを示す。 さらに,入力長依存性のさらなる洞察を提供し,一貫したサンプル外性能を示し,埋め込み空間を質的に解析する。 本手法の有効性と計算効率を考えると,今後のNLI研究に期待できる道のりを提供すると信じている。

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