論文の概要: FaBERT: Pre-training BERT on Persian Blogs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06617v1
• Date: Fri, 9 Feb 2024 18:50:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-12 15:37:33.449251
• Title: FaBERT: Pre-training BERT on Persian Blogs
• Title（参考訳）: FaBERT:ペルシャのブログでBERTを事前トレーニング
• Authors: Mostafa Masumi, Seyed Soroush Majd, Mehrnoush Shamsfard, Hamid Beigy
• Abstract要約: FaBERTはHmBlogs corpusで事前訓練されたペルシアのBERTベースモデルである。 ペルシア語で広く使われている多様な文構造と言語様式の複雑さに対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.566089841138938
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce FaBERT, a Persian BERT-base model pre-trained on the HmBlogs corpus, encompassing both informal and formal Persian texts. FaBERT is designed to excel in traditional Natural Language Understanding (NLU) tasks, addressing the intricacies of diverse sentence structures and linguistic styles prevalent in the Persian language. In our comprehensive evaluation of FaBERT on 12 datasets in various downstream tasks, encompassing Sentiment Analysis (SA), Named Entity Recognition (NER), Natural Language Inference (NLI), Question Answering (QA), and Question Paraphrasing (QP), it consistently demonstrated improved performance, all achieved within a compact model size. The findings highlight the importance of utilizing diverse and cleaned corpora, such as HmBlogs, to enhance the performance of language models like BERT in Persian Natural Language Processing (NLP) applications. FaBERT is openly accessible at https://huggingface.co/sbunlp/fabert
• Abstract（参考訳）: 本稿では,HmBlogsコーパスで事前訓練されたペルシャのBERTベースモデルであるFaBERTを紹介する。 FaBERTは従来の自然言語理解(NLU)タスクに優れ、ペルシア語で広く使われている多様な文構造や言語スタイルの複雑さに対処するように設計されている。 各種下流タスクにおける12のデータセットに対するFaBERTの包括的評価では、知覚分析(SA)、名前付きエンティティ認識(NER)、自然言語推論(NLI)、質問回答(QA)、質問回答(QP)の順に、コンパクトなモデルサイズで達成されたパフォーマンスを一貫して示す。 この発見は,ペルシャ自然言語処理(NLP)アプリケーションにおけるBERTのような言語モデルの性能を高めるために,HmBlogsのような多様でクリーンなコーパスを活用することの重要性を強調した。 fabertはhttps://huggingface.co/sbunlp/fabertでオープンアクセス可能

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