論文の概要: LinguAlchemy: Fusing Typological and Geographical Elements for Unseen Language Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06034v6
• Date: Fri, 04 Oct 2024 06:32:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-07 18:20:23.113400
• Title: LinguAlchemy: Fusing Typological and Geographical Elements for Unseen Language Generalization
• Title（参考訳）: LinguAlchemy: 未知の言語一般化のための言語学的および地理的要素の融合
• Authors: Muhammad Farid Adilazuarda, Samuel Cahyawijaya, Alham Fikri Aji, Genta Indra Winata, Ayu Purwarianti,
• Abstract要約: LinguAlchemyは,類型的,地理的,系統的特徴を網羅する様々な言語情報を組み込んだ正規化手法である。 我々のLinguAlchemyは低リソース言語におけるmBERTとXLM-Rの性能を大幅に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.12566667582262
• License:
• Abstract: Pretrained language models (PLMs) have become remarkably adept at task and language generalization. Nonetheless, they often fail when faced with unseen languages. In this work, we present LinguAlchemy, a regularization method that incorporates various linguistic information covering typological, geographical, and phylogenetic features to align PLMs representation to the corresponding linguistic information on each language. Our LinguAlchemy significantly improves the performance of mBERT and XLM-R on low-resource languages in multiple downstream tasks such as intent classification, news classification, and semantic relatedness compared to fully finetuned models and displaying a high degree of unseen language generalization. We further introduce AlchemyScale and AlchemyTune, extension of LinguAlchemy which adjusts the linguistic regularization weights automatically, alleviating the need for hyperparameter search.
• Abstract（参考訳）: 事前学習型言語モデル (PLM) はタスクや言語の一般化に非常に適している。 それでも、見知らぬ言語に直面すると、しばしば失敗する。 本稿では,言語情報に類型的,地理的,系統的特徴を包含する正規化手法であるLinguAlchemyについて述べる。 我々のLinguAlchemyは、意図分類、ニュース分類、セマンティック関連性といった複数の下流タスクにおいて、mBERTとXLM-Rの性能を、完全に微調整されたモデルと比較して大幅に改善し、高いレベルの未確認言語一般化を表示する。 さらに,言語規則化の重み付けを自動的に調整するLinguAlchemyの拡張であるAlchemyScaleとAlchemyTuneを導入し,ハイパーパラメータ検索の必要性を軽減した。

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