論文の概要: GlossLM: Multilingual Pretraining for Low-Resource Interlinear Glossing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06399v2
• Date: Thu, 27 Jun 2024 05:22:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-28 19:26:56.960914
• Title: GlossLM: Multilingual Pretraining for Low-Resource Interlinear Glossing
• Title（参考訳）: GlossLM:低リソースインターリニアグロースのための多言語事前学習
• Authors: Michael Ginn, Lindia Tjuatja, Taiqi He, Enora Rice, Graham Neubig, Alexis Palmer, Lori Levin,
• Abstract要約: 我々は、1.8k言語にまたがる450万以上のサンプルを網羅し、様々なソースからIGT(Interlinear glossed Text)データをコンパイルする。 コーパス上で大きな多言語モデルを事前学習し、最大6.6%のSOTAモデルより優れています。 トレーニング済みのモデルとデータセットをHugging Faceを通じて利用可能にするとともに、言語ドキュメントの作業で使用するWebインターフェースを通じてアクセスします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.846419973203744
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Language documentation projects often involve the creation of annotated text in a format such as interlinear glossed text (IGT), which captures fine-grained morphosyntactic analyses in a morpheme-by-morpheme format. However, there are few existing resources providing large amounts of standardized, easily accessible IGT data, limiting their applicability to linguistic research, and making it difficult to use such data in NLP modeling. We compile the largest existing corpus of IGT data from a variety of sources, covering over 450k examples across 1.8k languages, to enable research on crosslingual transfer and IGT generation. We normalize much of our data to follow a standard set of labels across languages. Furthermore, we explore the task of automatically generating IGT in order to aid documentation projects. As many languages lack sufficient monolingual data, we pretrain a large multilingual model on our corpus. We demonstrate the utility of this model by finetuning it on monolingual corpora, outperforming SOTA models by up to 6.6%. We will make our pretrained model and dataset available through Hugging Face, as well as provide access through a web interface for use in language documentation efforts.
• Abstract（参考訳）: 言語ドキュメンテーションのプロジェクトは、しばしば、インターリニアグロステキスト(IGT)のようなフォーマットで注釈付きテキストを作成することを含み、これはモルフォスシンタクティック解析をモルフォスメ・バイ・モルフォスメ形式で捉えている。 しかし,IGTデータへのアクセスが容易で,言語研究への適用性が制限され,NLPモデリングにおいてそのようなデータの使用が困難になるような,膨大な量の標準データを提供する既存のリソースは少ない。 我々は、さまざまなソースからIGTデータの最大のコーパスをコンパイルし、1.8k言語にまたがる450万以上のサンプルを網羅し、クロスリンガル転送とIGT生成の研究を可能にする。 私たちは、多くのデータを標準化して、言語間でのラベルの標準セットに従います。 さらに、文書作成プロジェクトを支援するため、IGTの自動生成の課題についても検討する。 多くの言語が十分な単言語データを持っていないため、私たちはコーパス上で大きな多言語モデルを事前訓練します。 モノリンガルコーパスを微調整し,SOTAモデルを最大6.6%向上させることにより,本モデルの有用性を実証する。 トレーニング済みのモデルとデータセットをHugging Faceを通じて利用可能にするとともに、言語ドキュメントの作業で使用するWebインターフェースを通じてアクセスします。

関連論文リスト

• Towards Building an End-to-End Multilingual Automatic Lyrics Transcription Model [14.39119862985503]
  利用可能なデータセットを用いた多言語ALTシステムの構築を目指している。 英語のALTに有効であることが証明されたアーキテクチャにヒントを得て,これらの手法を多言語シナリオに適用する。 単言語モデルと比較して,多言語モデルの性能を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-25T15:02:32Z)
• Soft Language Clustering for Multilingual Model Pre-training [57.18058739931463]
  本稿では,インスタンスを条件付きで符号化するためのフレキシブルガイダンスとして,コンテキスト的にプロンプトを検索するXLM-Pを提案する。 我々のXLM-Pは、(1)言語間における言語不変および言語固有知識の軽量なモデリングを可能にし、(2)他の多言語事前学習手法との容易な統合を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-13T08:08:08Z)
• An Open Dataset and Model for Language Identification [84.15194457400253]
  マクロ平均F1スコア0.93、偽陽性率0.033を201言語で達成するLIDモデルを提案する。 モデルとデータセットの両方を研究コミュニティに公開しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T08:43:42Z)
• QAmeleon: Multilingual QA with Only 5 Examples [71.80611036543633]
  数ショットの学習環境下で事前学習した言語モデルを利用する方法を示す。 我々のアプローチであるQAmeleonは、PLMを使用して、QAモデルをトレーニングした多言語データを自動的に生成する。 言語毎に5つの例しか持たないデータ合成のためにPLMをプロンプトチューニングすることで、翻訳ベースのベースラインよりも精度が向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-15T16:14:39Z)
• Dim Wihl Gat Tun: The Case for Linguistic Expertise in NLP for Underdocumented Languages [6.8708103492634836]
  何百もの未保存言語が、言語ドキュメントの取り組みから、インターリニアグロステキスト(IGT)という形でデータソースを提供している。 ターゲット言語の専門知識が利用可能であれば、IGTデータをうまく活用できると仮定する。 本研究は,Tsimchianic Language Gitksanのための形態的再帰システムの構築に関する事例研究を通じて,各ステップについて解説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-17T22:02:25Z)
• MFAQ: a Multilingual FAQ Dataset [9.625301186732598]
  本稿では,最初の多言語FAQデータセットを公開する。 21の異なる言語で、Webから約6万のFAQペアを収集しました。 Dense Passage Retrieval(DPR)と同様のセットアップを採用し、このデータセット上でさまざまなバイエンコーダをテストする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-27T08:43:25Z)
• Adapting Monolingual Models: Data can be Scarce when Language Similarity is High [3.249853429482705]
  ゼロショット転送学習の性能を,可能な限り少ないデータで検証する。 我々は、低リソースターゲット言語2種類のデータを用いて、BERTベースの4つのモデルの語彙層を再学習する。 高言語的類似性により、10MBのデータは、実質的なモノリンガル転送性能を達成するのに十分である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-06T17:43:40Z)
• UNKs Everywhere: Adapting Multilingual Language Models to New Scripts [103.79021395138423]
  マルチリンガルBERT(mBERT)やXLM-Rのような多言語言語モデルは、様々なNLPタスクに対して最先端の言語間転送性能を提供する。 キャパシティの制限と事前トレーニングデータの大きな差のため、リソース豊富な言語とリソースを対象とする言語には大きなパフォーマンスギャップがある。 本稿では,事前学習した多言語モデルの低リソース言語や未知のスクリプトへの高速かつ効果的な適応を可能にする新しいデータ効率手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-31T11:37:28Z)
• FILTER: An Enhanced Fusion Method for Cross-lingual Language Understanding [85.29270319872597]
  我々は,XLMファインタニングの入力として言語間データを利用する拡張融合法を提案する。 推論中は、ターゲット言語で入力されたテキストとソース言語の翻訳に基づいて予測を行う。 この問題に対処するため,対象言語における翻訳テキストのための自動生成ソフト擬似ラベルに基づくモデル学習のためのKL分割自己学習損失を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-10T22:42:15Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。