論文の概要: Ukrainian Texts Classification: Exploration of Cross-lingual Knowledge Transfer Approaches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02043v1
• Date: Tue, 2 Apr 2024 15:37:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-03 15:49:31.936978
• Title: Ukrainian Texts Classification: Exploration of Cross-lingual Knowledge Transfer Approaches
• Title（参考訳）: ウクライナ語テキスト分類 : 言語間知識伝達アプローチの探索
• Authors: Daryna Dementieva, Valeriia Khylenko, Georg Groh,
• Abstract要約: 典型的なテキスト分類タスクにはウクライナのコーパスが欠如している。 手動データキュレーションを回避するために,言語間知識伝達手法について検討する。 3つのテキスト分類タスクに対するアプローチを検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.508759658889382
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the extensive amount of labeled datasets in the NLP text classification field, the persistent imbalance in data availability across various languages remains evident. Ukrainian, in particular, stands as a language that still can benefit from the continued refinement of cross-lingual methodologies. Due to our knowledge, there is a tremendous lack of Ukrainian corpora for typical text classification tasks. In this work, we leverage the state-of-the-art advances in NLP, exploring cross-lingual knowledge transfer methods avoiding manual data curation: large multilingual encoders and translation systems, LLMs, and language adapters. We test the approaches on three text classification tasks -- toxicity classification, formality classification, and natural language inference -- providing the "recipe" for the optimal setups.
• Abstract（参考訳）: NLPテキスト分類分野におけるラベル付きデータセットの多さにもかかわらず、様々な言語におけるデータ可用性の持続的不均衡は明らかである。 特にウクライナ語は、言語間の方法論の洗練の継続から恩恵を受けることができる言語である。 我々の知る限り、典型的なテキスト分類タスクにはウクライナのコーパスが欠如している。 本研究では,NLPの最先端技術を活用し,多言語エンコーダや翻訳システム,LLM,言語アダプタなど,手動データキュレーションを回避する言語間知識伝達手法を探索する。 我々は,3つのテキスト分類タスク(毒性分類,形式分類,自然言語推論)に対して,最適設定のための"レシピ"を提供するアプローチを検証した。

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