論文の概要: Exploring Tokenization Strategies and Vocabulary Sizes for Enhanced Arabic Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11130v1
• Date: Sun, 17 Mar 2024 07:44:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-19 18:25:46.450872
• Title: Exploring Tokenization Strategies and Vocabulary Sizes for Enhanced Arabic Language Models
• Title（参考訳）: アラビア語モデルの拡張のためのトークン化戦略と語彙サイズの検討
• Authors: Mohamed Taher Alrefaie, Nour Eldin Morsy, Nada Samir,
• Abstract要約: 本稿では,アラビア語モデルの性能に及ぼすトークン化戦略と語彙サイズの影響について検討する。 本研究は, 語彙サイズがモデルサイズを一定に保ちながら, モデル性能に及ぼす影響を限定的に明らかにした。 論文のレコメンデーションには、方言の課題に対処するためのトークン化戦略の洗練、多様な言語コンテキストにわたるモデルの堅牢性の向上、リッチな方言ベースのアラビア語を含むデータセットの拡大が含まれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a comprehensive examination of the impact of tokenization strategies and vocabulary sizes on the performance of Arabic language models in downstream natural language processing tasks. Our investigation focused on the effectiveness of four tokenizers across various tasks, including News Classification, Hate Speech Detection, Sentiment Analysis, and Natural Language Inference. Leveraging a diverse set of vocabulary sizes, we scrutinize the intricate interplay between tokenization approaches and model performance. The results reveal that Byte Pair Encoding (BPE) with Farasa outperforms other strategies in multiple tasks, underscoring the significance of morphological analysis in capturing the nuances of the Arabic language. However, challenges arise in sentiment analysis, where dialect specific segmentation issues impact model efficiency. Computational efficiency analysis demonstrates the stability of BPE with Farasa, suggesting its practical viability. Our study uncovers limited impacts of vocabulary size on model performance while keeping the model size unchanged. This is challenging the established beliefs about the relationship between vocabulary, model size, and downstream tasks, emphasizing the need for the study of models' size and their corresponding vocabulary size to generalize across domains and mitigate biases, particularly in dialect based datasets. Paper's recommendations include refining tokenization strategies to address dialect challenges, enhancing model robustness across diverse linguistic contexts, and expanding datasets to encompass the rich dialect based Arabic. This work not only advances our understanding of Arabic language models but also lays the foundation for responsible and ethical developments in natural language processing technologies tailored to the intricacies of the Arabic language.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、下流自然言語処理タスクにおけるアラビア語モデルの性能に及ぼすトークン化戦略と語彙サイズの影響を包括的に検討する。 本研究は, ニュース分類, ヘイトスピーチ検出, 感性分析, 自然言語推論など, さまざまなタスクにまたがる4つのトークン化手法の有効性に着目した。 多様な語彙サイズのセットを活用して、トークン化アプローチとモデルパフォーマンスの間の複雑な相互作用を精査する。 その結果,Farasa を用いたByte Pair Encoding (BPE) は,アラビア語のニュアンスを捉える上での形態学的解析の重要性を浮き彫りにした。 しかし、弁別特化の問題がモデルの効率に影響を及ぼすような感情分析において、課題が生じる。 計算効率解析は、ファラサによるBPEの安定性を示し、その実用性を示している。 本研究は, 語彙サイズがモデルサイズを一定に保ちながら, モデル性能に及ぼす影響を限定的に明らかにした。 これは、語彙、モデルサイズ、下流タスクの関係に関する確立された信念に挑戦し、特に方言ベースのデータセットにおいて、ドメインをまたいで一般化しバイアスを軽減するためのモデルサイズとその対応する語彙サイズの研究の必要性を強調している。 論文のレコメンデーションには、方言の課題に対処するためのトークン化戦略の洗練、多様な言語コンテキストにわたるモデルの堅牢性の向上、リッチな方言ベースのアラビア語を含むデータセットの拡大が含まれる。 この研究は、アラビア語モデルの理解を深めるだけでなく、アラビア語の複雑さに合わせた自然言語処理技術における責任と倫理的発展の基礎も築き上げている。

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