論文の概要: LowREm: A Repository of Word Embeddings for 87 Low-Resource Languages Enhanced with Multilingual Graph Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18193v1
• Date: Thu, 26 Sep 2024 18:10:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 15:31:30.981796
• Title: LowREm: A Repository of Word Embeddings for 87 Low-Resource Languages Enhanced with Multilingual Graph Knowledge
• Title（参考訳）: LowREm:多言語グラフの知識で強化された87の低リソース言語のための単語埋め込みのリポジトリ
• Authors: Daniil Gurgurov, Rishu Kumar, Simon Ostermann,
• Abstract要約: 87の低リソース言語に対する静的な埋め込みのリポジトリであるLowREmを紹介します。 また,多言語グラフ知識を統合することで,GloVeベースの埋め込みを強化する新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6317163123651698
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Contextualized embeddings based on large language models (LLMs) are available for various languages, but their coverage is often limited for lower resourced languages. Training LLMs for such languages is often difficult due to insufficient data and high computational cost. Especially for very low resource languages, static word embeddings thus still offer a viable alternative. There is, however, a notable lack of comprehensive repositories with such embeddings for diverse languages. To address this, we present LowREm, a centralized repository of static embeddings for 87 low-resource languages. We also propose a novel method to enhance GloVe-based embeddings by integrating multilingual graph knowledge, utilizing another source of knowledge. We demonstrate the superior performance of our enhanced embeddings as compared to contextualized embeddings extracted from XLM-R on sentiment analysis. Our code and data are publicly available under https://huggingface.co/DFKI.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)に基づくコンテキスト適応型埋め込みは様々な言語で利用可能であるが、その範囲は低リソース言語に限られることが多い。 このような言語に対するLLMの訓練は、不十分なデータと高い計算コストのため、しばしば困難である。 特にリソースの少ない言語では、静的な単語の埋め込みが依然として有効な代替手段である。 しかし、様々な言語にそのような埋め込みを組み込んだ包括的なリポジトリが欠如している。 これに対処するため、87の低リソース言語のための静的埋め込みの集中リポジトリであるLowREmを紹介した。 また,GloVeをベースとした埋め込みを多言語グラフ知識に統合し,新たな知識源を活用する手法を提案する。 感情分析において,XLM-Rから抽出した文脈的埋め込みと比較して,拡張埋め込みの優れた性能を示す。 私たちのコードとデータはhttps://huggingface.co/DFKI.comで公開されています。

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