ACLOct, 2021

BERT 多语言模型的时间？分离跨语言传输的关键要素

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TL;DR该论文在多语言语言模型上进行了大规模实证研究，并发现词嵌入的对齐程度与零 - shot 迁移的性能密切相关，因此需要在多语言模型中专门改善词嵌入的对齐程度。
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发现论文，激发创造
  • 多语言 BERT 的跨语言能力：实证研究

    通过在不同语言和不同自定义 NLP 任务上的实验研究，本文详细研究了 M-BERT 中不同组建在其跨语言能力中的贡献，发现词汇重叠在跨语言成功中起到微不足道的作用，而网络深度则是成功的一个重要因素。

    Dec, 2019

  • 为 BERT 多语能力识别必要元素

    该研究通过实现小型 BERT 模型的混合合成数据和自然数据训练，试图从语言学和结构特征两个方面，探究多语 BERT 能实现无监督跨语言转移的原因。其结果表明，在 lexical、syntactic 以及阅读理解方面，mBERT 已实现了高质量的多语言表征和跨语言转移功能。

    May, 2020

  • 从零到英雄：多语言 Transformer 的零 - shot 跨语言转移限制

    分析了 massively multilingual transformers 在零射击跨语言场景中的局限性，并表明在资源匮乏和对比较遥远语言的情况下通过多语言转换的跨语言转移实际上不太有效。通过几个低级和高级自然语言处理任务的实验，确立了源语言和目标语言之间的语言相似度以及目标语言的预训练语料库的大小与转移性能之间的相关性。另外，研究表明通过在源语言上调整细节，再在目标语言上进行少量微调的 few-shot transfer 在多语言转换中十分有效。

    May, 2020

  • 分析监督式 NLP 任务中的零样本跨语言迁移

    本文论述了跨语言零 - shot 迁移的问题，并通过对 XLM-RoBERTa 进行实验，研究机器阅读理解、情感分析和句子嵌入对跨语言迁移的影响。发现跨语言迁移在语义文本相似度检验（STS）中表现最强，情感分析次之，机器阅读理解中表现最弱。

    Jan, 2021

  • 所知多语言影响学习多语言的方法：语言特性对多语言文本转换的影响

    本文在分析预训练 mT5 模型对 90 种语言对之间交叉语言联系学习时，发现源语言和目标语言的语法、形态和音韵相似度对于跨语言传递的表现具有良好的预测性，可望提高零样本性能表现。

    Dec, 2022

  • 多语言 BERT 中的跨语言句法差异：好不好及其对迁移的影响？

    该论文研究了多语言 BERT（mBERT）对 24 种不同语言的语法关系的分布，发现该分布与语言形式差异高度一致，提示 mBERT 以与语言多样性一致的方式正确编码语言，并揭示了跨语言传输机制的内在机理。

    Dec, 2022

  • 先对齐，再预测：理解多语言 BERT 的跨语言能力

    使用一种新的层摘除技术和模型内部表示的分析方法，我们发现多语言 BERT 可看作两个子网络的堆叠：一个多语言编码器和一个任务特定的语言无关的预测器。编码器对于跨语言传递非常关键，在微调过程中大部分不变，而任务预测对传递影响很小，可以在微调期间重新初始化。

    Jan, 2021

  • Multilingual BERT 的多语言能力如何？

    研究表明，在零 - shot 跨语言模型转移方面，多语言 BERT（M-BERT）表现出惊人的性能，经过大量探究实验，证明转移甚至可以到不同文字的语言中，但它们会因特定的语言对而表现出系统缺陷。

    Jun, 2019

  • 多语言语言模型中跨语言知识迁移评估的分析

    通过实验证明多语言模型具有零 - shot 跨语言知识转移的能力并且在下游任务中表现出较高性能，但我们对当前评估基准和设置是否能准确衡量零 - shot 跨语言知识转移产生了质疑。本研究通过引入更具挑战性的多语言实例设置，表明多语言模型的高性能在很大程度上归因于不需要传递实际语言知识的因素，如任务和表面层知识。我们观察到跨语言传递的主要是数据工件和偏见，尤其是对于资源有限的语言。我们的发现凸显了现有跨语言测试数据和评估设置的缺点，呼吁对多语言模型的跨语言能力有更细致的理解。

    Feb, 2024

  • 跨语言调整上下文词表示对零 - shot 迁移的影响

    本研究使用已训练好的 mBERT 模型对英语模型进行零样本迁移，并尝试采用小型平行语料库进行跨语言调整以提高性能表现，结果表明跨语言调整对不同语言的自然语言处理任务表现效果显著，且可以提高语义相似词汇的嵌入向量距离。

    Apr, 2022