論文の概要: Examining Multilingual Embedding Models Cross-Lingually Through LLM-Generated Adversarial Examples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08638v3
• Date: Thu, 20 Feb 2025 10:51:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 17:43:31.581167
• Title: Examining Multilingual Embedding Models Cross-Lingually Through LLM-Generated Adversarial Examples
• Title（参考訳）: LLM-Generated Adversarial Examples を用いた多言語埋め込みモデルの検討
• Authors: Andrianos Michail, Simon Clematide, Rico Sennrich,
• Abstract要約: 本稿では,大規模セマンティックコーパスを必要としない新たな言語間探索タスクを提案する。 これは、大きな言語モデルによって生成される障害に挑戦するよりも、真の並列文を言語横断的にランク付けするモデルの能力に焦点を当てている。 ニュースドメインにおける言語対であるドイツ語とフランス語のCLSDタスクのケーススタディを作成します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.18495961129682
• License:
• Abstract: The evaluation of cross-lingual semantic search capabilities of models is often limited to existing datasets from tasks such as information retrieval and semantic textual similarity. To allow for domain-specific evaluation, we introduce Cross Lingual Semantic Discrimination (CLSD), a novel cross-lingual semantic search task that does not require a large evaluation corpus, only parallel sentences of the language pair of interest within the target domain. This task focuses on the ability of a model to cross-lingually rank the true parallel sentence higher than challenging distractors generated by a large language model. We create a case study of our introduced CLSD task for the language pair German-French in the news domain. Within this case study, we find that models that are also fine-tuned for retrieval tasks benefit from pivoting through English, while bitext mining models perform best directly cross-lingually. A fine-grained similarity analysis enabled by our distractor generation strategy indicate that different embedding models are sensitive to different types of perturbations.
• Abstract（参考訳）: モデルの言語間セマンティック検索能力の評価は、情報検索やセマンティックテキスト類似性といったタスクから既存のデータセットに限られることが多い。 ドメイン固有の評価を可能にするために,言語間セマンティック識別(CLSD)を導入した。これは言語間のセマンティック検索タスクで,大きな評価コーパスを必要とせず,対象ドメイン内の言語ペアの並列文のみを必要とする。 この課題は、大きな言語モデルによって生成される散逸に挑戦するよりも、真の並列文を言語横断的にランク付けする能力に焦点をあてる。 ニュースドメインにおける言語対であるドイツ語とフランス語のCLSDタスクのケーススタディを作成します。 このケーススタディでは、検索タスク用に微調整されたモデルが英語をピボットすることで恩恵を受けるのに対し、bitextマイニングモデルは言語横断的に最も良く機能することがわかった。 本手法により得られた微粒化類似度解析により,異なる種類の摂動に対して異なる埋め込みモデルが敏感であることが示唆された。

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