論文の概要: UniPSDA: Unsupervised Pseudo Semantic Data Augmentation for Zero-Shot Cross-Lingual Natural Language Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16372v1
• Date: Mon, 24 Jun 2024 07:27:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-25 15:53:24.594815
• Title: UniPSDA: Unsupervised Pseudo Semantic Data Augmentation for Zero-Shot Cross-Lingual Natural Language Understanding
• Title（参考訳）: UniPSDA: ゼロショット言語間自然言語理解のための教師なし擬似意味データ拡張
• Authors: Dongyang Li, Taolin Zhang, Jiali Deng, Longtao Huang, Chengyu Wang, Xiaofeng He, Hui Xue,
• Abstract要約: 言語間の表現学習は、リソースに富んだデータからリソースに密着したデータへ知識を伝達し、異なる言語の意味理解能力を改善する。 言語間自然言語理解のためのunsupervised Pseudo Semantic Data Augmentation (UniPSDA) 機構を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.272603877215733
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cross-lingual representation learning transfers knowledge from resource-rich data to resource-scarce ones to improve the semantic understanding abilities of different languages. However, previous works rely on shallow unsupervised data generated by token surface matching, regardless of the global context-aware semantics of the surrounding text tokens. In this paper, we propose an Unsupervised Pseudo Semantic Data Augmentation (UniPSDA) mechanism for cross-lingual natural language understanding to enrich the training data without human interventions. Specifically, to retrieve the tokens with similar meanings for the semantic data augmentation across different languages, we propose a sequential clustering process in 3 stages: within a single language, across multiple languages of a language family, and across languages from multiple language families. Meanwhile, considering the multi-lingual knowledge infusion with context-aware semantics while alleviating computation burden, we directly replace the key constituents of the sentences with the above-learned multi-lingual family knowledge, viewed as pseudo-semantic. The infusion process is further optimized via three de-biasing techniques without introducing any neural parameters. Extensive experiments demonstrate that our model consistently improves the performance on general zero-shot cross-lingual natural language understanding tasks, including sequence classification, information extraction, and question answering.
• Abstract（参考訳）: 言語間の表現学習は、リソースに富んだデータからリソースに密着したデータへ知識を伝達し、異なる言語の意味理解能力を改善する。 しかし、以前の研究は、周囲のテキストトークンのグローバルな文脈認識セマンティクスに関係なく、トークン表面マッチングによって生成される浅い教師なしデータに依存していた。 本稿では,言語間自然言語理解のためのunsupervised Pseudo Semantic Data Augmentation (UniPSDA) 機構を提案する。 具体的には、異なる言語にまたがる意味データ拡張に類似した意味を持つトークンを検索するために、単一の言語内、言語ファミリーの複数の言語間、および複数の言語ファミリーの言語間の3段階のシーケンシャルクラスタリングプロセスを提案する。 一方、文脈認識のセマンティクスによる多言語知識の注入を考慮し、計算負担を軽減しつつ、文のキー構成要素を直接擬似意味論的とみなす多言語家族知識に置き換える。 注入プロセスは、神経パラメータを導入することなく、3つの脱バイアス技術によってさらに最適化される。 広範囲な実験により,我々のモデルは,シーケンス分類,情報抽出,質問応答など,一般のゼロショット言語間自然言語理解タスクの性能を一貫して向上することが示された。

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