論文の概要: Language Portability Strategies for Open-domain Dialogue with Pre-trained Language Models from High to Low Resource Languages
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01315v1
- Date: Mon, 1 Jul 2024 14:20:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-03 21:20:18.351192
- Title: Language Portability Strategies for Open-domain Dialogue with Pre-trained Language Models from High to Low Resource Languages
- Title（参考訳）: 高リソース言語から低リソース言語への事前学習言語モデルを用いたオープンドメイン対話のための言語可搬性戦略
- Authors: Ahmed Njifenjou, Virgile Sucal, Bassam Jabaian, Fabrice Lefèvre,
- Abstract要約: オープンドメイン対話システムに使用される大規模事前学習言語モデル(PLM)の言語ポータビリティ戦略について検討する。
特に、ターゲットの低リソース言語(L_T)は、タスク固有のリソースがないため、フランス語でシミュレートされる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7436854281619139
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper we propose a study of linguistic portability strategies of large pre-trained language models (PLMs) used for open-domain dialogue systems in a high-resource language for this task. In particular the target low-resource language (L_T) will be simulated with French, as it lacks of task-specific resources and allows our human evaluation, when the source language (L_S) is English. For obvious reasons, recent works using such models for open-domain dialogue are mostly developed in English. Yet building specific PLMs for each possible target language supposes collecting new datasets and is costly. For this reason, trying to leverage all existing resources (PLMs and data) in both L_S and L_T , we wish to assess the performance achievable in L_T with different approaches. The first two approaches evaluate the usage of Neural Machine Translation (NMT) at different levels: TrainOnTarget where a L_S dataset is translated before fine-tuning in L_T and TestOnSource where a L_S model is coupled with NMT modules during inference. Then, the advent of BLOOM [2], the world first open-access multilingual large PLM, allow researchers to develop new approaches aiming to leverage not only the model's full accessibility but also its multilingualism and translation abilities. In this context the task is learned in L_S first and adapted to L_T using the MAD-X Adapter architecture [16]. In the two sets of experiments models are evaluated in spoken dialogue conditions with human and the strategies can be compared in terms of perceived interaction quality.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模事前学習型言語モデル (PLM) の言語ポータビリティ戦略について検討する。
特に、L_Tは、タスク固有のリソースが不足し、ソース言語(L_S)が英語である場合、人間の評価を可能にするため、フランス語でシミュレートされる。
明らかな理由から、オープンドメイン対話にそのようなモデルを用いた最近の研究は、主に英語で開発されている。
しかし、可能なターゲット言語ごとに特定のPLMを構築することは、新しいデータセットの収集を前提としており、コストがかかる。
そのため、L_SとL_Tの両方で既存のリソース(PLMとデータ)をすべて活用しようと、異なるアプローチでL_Tで達成可能な性能を評価したい。
最初の2つのアプローチでは、異なるレベルでNeural Machine Translation(NMT)の利用を評価している。 L_Tの微調整の前にL_Sデータセットが変換されるTrainOnTargetと、推論中にL_SモデルがNMTモジュールと結合されるTestOnSourceだ。
そして、世界初のオープンアクセス型多言語大規模PLMであるBLOOM [2]の出現により、研究者はモデルの完全なアクセシビリティだけでなく、その多言語性や翻訳能力を活用することを目的とした新しいアプローチを開発することができる。
この文脈では、まずL_Sで学習し、MAD-X Adapterアーキテクチャ[16]を用いてL_Tに適応する。
この2つの実験モデルでは,人間と音声対話条件で評価し,対話の質を評価できる。
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