論文の概要: Code-Mixed Probes Show How Pre-Trained Models Generalise On Code-Switched Text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04872v1
• Date: Thu, 7 Mar 2024 19:46:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-11 21:45:03.670182
• Title: Code-Mixed Probes Show How Pre-Trained Models Generalise On Code-Switched Text
• Title（参考訳）: Code-Mixed Probesは、事前訓練されたモデルがコード変換されたテキストにどのように一般化するかを示す
• Authors: Frances A. Laureano De Leon, Harish Tayyar Madabushi, Mark Lee
• Abstract要約: 事前学習された言語モデルが3次元のコードスイッチトテキストをどのように扱うかを検討する。 その結果,事前学習した言語モデルは,コードスイッチトテキストへの一般化に有効であることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.156208381257605
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Code-switching is a prevalent linguistic phenomenon in which multilingual individuals seamlessly alternate between languages. Despite its widespread use online and recent research trends in this area, research in code-switching presents unique challenges, primarily stemming from the scarcity of labelled data and available resources. In this study we investigate how pre-trained Language Models handle code-switched text in three dimensions: a) the ability of PLMs to detect code-switched text, b) variations in the structural information that PLMs utilise to capture code-switched text, and c) the consistency of semantic information representation in code-switched text. To conduct a systematic and controlled evaluation of the language models in question, we create a novel dataset of well-formed naturalistic code-switched text along with parallel translations into the source languages. Our findings reveal that pre-trained language models are effective in generalising to code-switched text, shedding light on the abilities of these models to generalise representations to CS corpora. We release all our code and data including the novel corpus at https://github.com/francesita/code-mixed-probes.
• Abstract（参考訳）: コードスイッチング(code-switching)は、多言語話者が言語をシームレスに切り替える、一般的な言語現象である。 この領域で広く使われていることや最近の研究動向にもかかわらず、コードスイッチングの研究は、ラベル付きデータと利用可能なリソースの不足に起因して、独特な課題を呈している。 本研究では,事前学習した言語モデルがコード交換文を3次元で扱う方法について検討する。 a)plmがコード交換されたテキストを検出する能力 b) PLMがコード変更テキストをキャプチャするために利用する構造情報のバリエーション及び c) コード交換文における意味情報表現の一貫性 問題とする言語モデルの体系的かつ制御された評価を行うために,自然言語への並列翻訳とともに,自然言語的コード切り換えテキストの新しいデータセットを作成する。 この結果から,事前学習された言語モデルは,CSコーパスに表現を一般化するために,これらのモデルの能力に光を当てることで,コード変更テキストへの一般化に有効であることがわかった。 我々は、新しいコーパスを含むすべてのコードとデータをhttps://github.com/francesita/code-mixed-probesでリリースします。

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