- 简介尽管多语言嵌入模型能够捕捉不同语言间的语言细微差别,但是对于多语言嵌入模型中语言对齐程度的问题仍然存在疑问。受神经语言模型高维度表示研究的启发,我们使用聚类方法来发现多语言模型中的潜在概念。我们的分析集中在量化潜在空间中这些概念在不同语言间的对齐程度和重叠程度。为此,我们引入了两个度量指标CA和CO,旨在量化这些方面,从而更深入地探索多语言嵌入模型。我们的研究涵盖了三个多语言模型(mT5,mBERT和XLM-R)和三个下游任务(机器翻译,命名实体识别和情感分析)。我们分析的主要发现包括:i)网络中的深层由于存在与语言无关的概念,因此展现了更高的跨语言对齐度,ii)对模型进行微调可以增强潜在空间中的对齐度,iii)这种任务特定的校准有助于解释模型的零-shot能力的出现。
- 图表
- 解决问题论文旨在探究多语言嵌入模型中不同语言之间的潜在概念的对齐度和重叠度,并提出了两个度量指标。同时,研究探讨了模型的深度、微调和任务特定的校准对潜在空间中语言对齐度的影响。
- 关键思路通过聚类分析多语言嵌入模型中的潜在概念,提出了两个度量指标CA和CO,以衡量不同语言之间的对齐度和重叠度。研究表明,模型的深度和微调可以提高潜在空间中的语言对齐度,并且任务特定的校准有助于解释模型的零样本能力。
- 其它亮点研究使用了三个多语言模型(mT5、mBERT和XLM-R)和三个下游任务(机器翻译、命名实体识别和情感分析)进行实验。结果显示,模型的深层网络层次中存在语言无关的概念,这些概念有助于提高不同语言之间的对齐度。此外,研究还开源了代码。
- 最近的相关研究包括使用聚类分析多语言嵌入模型中的潜在空间的研究,以及探索多语言嵌入模型中语言对齐度的研究。其中,相关论文包括《Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer》和《Cross-lingual Language Model Pretraining》等。
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