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  1. 研究報告
  2. 自然言語処理(NL)
  3. 2023
  4. 2023-NL-256

Zero-Shot Cross-Lingual Transferの評判分析における多言語モデルとMT + 単言語モデルの性能比較

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/226094
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/226094
eed8f6ff-38cb-4e72-86c1-913e186bb9d2
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-NL23256002.pdf IPSJ-NL23256002.pdf (1.1 MB)
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2023-05-20
タイトル
タイトル Zero-Shot Cross-Lingual Transferの評判分析における多言語モデルとMT + 単言語モデルの性能比較
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
茨城大学大学院理工学研究科情報工学専攻
著者所属
茨城大学大学院理工学研究科情報科学領域
著者所属(英)
en
Major in Computer and Information Sciences, Graduate School of Science and Engineering, Ibaraki University
著者所属(英)
en
Graduate School of Science and Engineering, Department of Computer and Information Sciences, Ibaraki University
著者名 佐藤, 匠真

× 佐藤, 匠真

佐藤, 匠真

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新納, 浩幸

× 新納, 浩幸

新納, 浩幸

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 多言語モデルを利用した Zero-shot Cross-Lingual Transfer とは言語 A の訓練データを利用して,多言語モデルを fine-tuning し,その fine-tuning したモデルを利用して言語 B のテストデータを解析する技術である.一方,言語 A から言語 B の翻訳機と言語 B の単言語モデルがあれば,言語 A の訓練データを言語 B に翻訳し,その翻訳したデータから言語 B の単言語モデルを fine-tuning できる.そしてその fine-tuning したモデルを利用して,言語 B のテストデータを解析できる.このように翻訳機が利用できれば単言語モデルであっても,Zero-shot Cross-Lingual transfer と同等の処理が可能になる.そして,多言語モデルの利用と MT+ 単言語モデルの利用のどちらが有効であるかは明らかではない.本論文では言語 A を英語,言語 B を日本語,またタスクを評判分析として,上記 2 つの手法(多言語モデル vs MT + 単言語モデル)の性能比較を行い,先の未解明事項について考察する.実験の結果,MT が存在すれば,MT+ 単言語モデルの性能が高かったが,訓練データ(翻訳対象の文書)が少ない場合は,MT + 単言語モデルの性能は安定せず,平均的には MT+ 多言語モデルという組み合わせが最も性能が高かった.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10115061
書誌情報 研究報告自然言語処理(NL)

巻 2023-NL-256, 号 2, p. 1-5, 発行日 2023-05-20
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8779
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 12:35:08.030861
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