論文の概要: Decipherment-Aware Multilingual Learning in Jointly Trained Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07231v1
• Date: Tue, 11 Jun 2024 13:10:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 16:03:55.280050
• Title: Decipherment-Aware Multilingual Learning in Jointly Trained Language Models
• Title（参考訳）: 共同学習型言語モデルにおける音声認識による多言語学習
• Authors: Grandee Lee,
• Abstract要約: 共同学習手法は、教師なし多言語学習において重要な解読過程であることを示す。 情報理論の観点からは、難解な解読設定におけるトークンアライメントの重要性を示す。 最後に、mBERTに語彙アライメントを適用し、異なる語彙群を下流のパフォーマンスに合わせることの寄与について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8405971794435887
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The principle that governs unsupervised multilingual learning (UCL) in jointly trained language models (mBERT as a popular example) is still being debated. Many find it surprising that one can achieve UCL with multiple monolingual corpora. In this work, we anchor UCL in the context of language decipherment and show that the joint training methodology is a decipherment process pivotal for UCL. In a controlled setting, we investigate the effect of different decipherment settings on the multilingual learning performance and consolidate the existing opinions on the contributing factors to multilinguality. From an information-theoretic perspective we draw a limit to the UCL performance and demonstrate the importance of token alignment in challenging decipherment settings caused by differences in the data domain, language order and tokenization granularity. Lastly, we apply lexical alignment to mBERT and investigate the contribution of aligning different lexicon groups to downstream performance.
• Abstract（参考訳）: 共同学習型言語モデル(mBERT)における教師なし多言語学習(UCL)を規定する原則については,現在でも議論が続いている。 多くの人が、複数の単言語コーパスでUCLを達成できることに驚きを感じている。 本研究では,UCLを言語解読の文脈に固定し,共同学習手法がUCLにとって重要な解読プロセスであることを示す。 制御された環境では、異なる解読設定が多言語学習性能に及ぼす影響を調査し、多言語学習に寄与する要因に関する既存の意見を統合する。 データドメイン、言語順序、トークン化の粒度の違いによって引き起こされる解読に挑戦する際のトークンアライメントの重要性を、情報理論の観点から示します。 最後に、mBERTに語彙アライメントを適用し、異なる語彙群を下流のパフォーマンスに合わせることの寄与について検討する。

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