論文の概要: Training a Bilingual Language Model by Mapping Tokens onto a Shared Character Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16065v1
• Date: Sun, 25 Feb 2024 11:26:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-27 15:34:35.683092
• Title: Training a Bilingual Language Model by Mapping Tokens onto a Shared Character Space
• Title（参考訳）: トークンの共有キャラクタ空間へのマッピングによるバイリンガル言語モデルの訓練
• Authors: Aviad Rom and Kfir Bar
• Abstract要約: 我々は、ヘブライ語でアラビア文字の翻訳版を用いてバイリンガルアラビア語・ヘブライ語モデルを訓練する。 両言語に統一的なスクリプトを用いた言語モデルの性能を機械翻訳を用いて評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9914612342004503
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We train a bilingual Arabic-Hebrew language model using a transliterated version of Arabic texts in Hebrew, to ensure both languages are represented in the same script. Given the morphological, structural similarities, and the extensive number of cognates shared among Arabic and Hebrew, we assess the performance of a language model that employs a unified script for both languages, on machine translation which requires cross-lingual knowledge. The results are promising: our model outperforms a contrasting model which keeps the Arabic texts in the Arabic script, demonstrating the efficacy of the transliteration step. Despite being trained on a dataset approximately 60% smaller than that of other existing language models, our model appears to deliver comparable performance in machine translation across both translation directions.
• Abstract（参考訳）: 両言語が同じ文字で表現されることを保証するため、ヘブライ語でアラビア文字の翻訳版を用いてバイリンガルアラビア語・ヘブライ語モデルを訓練する。 アラビア語とヘブライ語に共通する形態的,構造的類似性,および膨大な数のコニャーテを考えると,言語間の知識を必要とする機械翻訳において,両言語に統一的なスクリプトを用いた言語モデルの性能を評価する。 私たちのモデルは、アラビア語のテキストをアラビア語の文字で保持するコントラストモデルよりも優れており、翻訳ステップの有効性を示しています。 他の既存の言語モデルよりも約60%小さいデータセットでトレーニングされているにもかかわらず、我々のモデルは、両方の翻訳方向で機械翻訳に匹敵するパフォーマンスを提供する。

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