論文の概要: Tracing the Roots of Facts in Multilingual Language Models: Independent, Shared, and Transferred Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05189v1
• Date: Fri, 8 Mar 2024 10:09:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-11 20:18:04.565331
• Title: Tracing the Roots of Facts in Multilingual Language Models: Independent, Shared, and Transferred Knowledge
• Title（参考訳）: 多言語言語モデルにおけるファクトの根の追跡:独立的、共有的、伝達的知識
• Authors: Xin Zhao, Naoki Yoshinaga, Daisuke Oba
• Abstract要約: 本研究では,多言語言語モデル(ML-LM)が事実知識をどのように獲得し,表現するかを検討する。 ML-LMにおける事実の獲得と表現の3つのパターンを識別する。 本研究は,言語間における一貫した事実知識の維持という課題を浮き彫りにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.923674220979
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Acquiring factual knowledge for language models (LMs) in low-resource languages poses a serious challenge, thus resorting to cross-lingual transfer in multilingual LMs (ML-LMs). In this study, we ask how ML-LMs acquire and represent factual knowledge. Using the multilingual factual knowledge probing dataset, mLAMA, we first conducted a neuron investigation of ML-LMs (specifically, multilingual BERT). We then traced the roots of facts back to the knowledge source (Wikipedia) to identify the ways in which ML-LMs acquire specific facts. We finally identified three patterns of acquiring and representing facts in ML-LMs: language-independent, cross-lingual shared and transferred, and devised methods for differentiating them. Our findings highlight the challenge of maintaining consistent factual knowledge across languages, underscoring the need for better fact representation learning in ML-LMs.
• Abstract（参考訳）: 低リソース言語における言語モデル(LM)の事実知識の獲得は、多言語LM(ML-LM)における言語間移動に頼り、深刻な課題となる。 本研究では,ML-LMが事実知識をいかに獲得し,表現するかを問う。 本研究では,ml-lms(特に多言語bert)のニューロン実験を行った。 そして、事実のルーツを知識ソース(Wikipedia)に遡り、ML-LMが特定の事実を取得する方法を特定した。 ML-LMにおける事実の獲得と表現のパターンを,言語非依存,言語間共有,移動の3つに分類した。 本研究は,ML-LMにおけるファクト表現学習の必要性を浮き彫りにして,言語間の一貫した事実知識を維持することの課題を強調した。

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