論文の概要: LAMPAT: Low-Rank Adaption for Multilingual Paraphrasing Using Adversarial Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04348v2
• Date: Mon, 26 Feb 2024 14:22:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 21:30:12.407901
• Title: LAMPAT: Low-Rank Adaption for Multilingual Paraphrasing Using Adversarial Training
• Title（参考訳）: lampat:adversarial trainingを用いた多言語パラフレージングのための低ランク適応
• Authors: Khoi M.Le and Trinh Pham and Tho Quan and Anh Tuan Luu
• Abstract要約: パラフレーズ(英: Paraphrase)とは、異なる単語や文構造を用いて同じ意味を伝えるテキストである。 これまでの研究は機械翻訳の知識を活用し、ゼロショット機械翻訳によるパラフレーズを同じ言語で生成してきた。 単言語データセットが人間に似た多文を生成するのに十分である最初の教師なし多言語パラフレーズモデル LAMPAT を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.946209173797747
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Paraphrases are texts that convey the same meaning while using different words or sentence structures. It can be used as an automatic data augmentation tool for many Natural Language Processing tasks, especially when dealing with low-resource languages, where data shortage is a significant problem. To generate a paraphrase in multilingual settings, previous studies have leveraged the knowledge from the machine translation field, i.e., forming a paraphrase through zero-shot machine translation in the same language. Despite good performance on human evaluation, those methods still require parallel translation datasets, thus making them inapplicable to languages that do not have parallel corpora. To mitigate that problem, we proposed the first unsupervised multilingual paraphrasing model, LAMPAT ($\textbf{L}$ow-rank $\textbf{A}$daptation for $\textbf{M}$ultilingual $\textbf{P}$araphrasing using $\textbf{A}$dversarial $\textbf{T}$raining), by which monolingual dataset is sufficient enough to generate a human-like and diverse sentence. Throughout the experiments, we found out that our method not only works well for English but can generalize on unseen languages as well. Data and code are available at https://github.com/VinAIResearch/LAMPAT.
• Abstract（参考訳）: パラフレーズ(paraphrases)は、異なる単語や文構造を用いて同じ意味を伝えるテキストである。 これは、多くの自然言語処理タスク、特にデータ不足が重大な問題である低リソース言語を扱う場合に、自動データ拡張ツールとして使用できる。 多言語環境でパラフレーズを生成するために、以前の研究では機械翻訳分野からの知識、すなわち同じ言語でゼロショット機械翻訳によってパラフレーズを形成する。 人間の評価は良好だが、これらの手法は並列翻訳データセットを必要とするため、並列コーパスを持たない言語には適用できない。 この問題を緩和するために、我々は、LAMPAT ($\textbf{L}$ow-rank $\textbf{A}$daptation for $\textbf{M}$ultilingual $\textbf{P}$araphrasing using $\textbf{A}$dversarial $\textbf{T}$raining という、単言語データセットが人間に似た文を生成するのに十分な、最初の教師なし多言語パラフレーズモデルを提案した。 実験を通して,本手法は英語だけでなく,目に見えない言語にも適用可能であることがわかった。 データとコードはhttps://github.com/VinAIResearch/LAMPAT.comで入手できる。

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