多语言预训练模型:实体引导的跨语言迁移效率研究
153 浏览量
更新于2024-06-18
收藏 778KB PDF 举报
本文主要探讨了多语言预训练语言模型在跨语言迁移任务中的有效性,以及实体信息如何提升模型性能。近年来,多语言预训练模型如mLUKE(由RyokanRi1、山田郁也和鹤冈义正等人开发的模型)在自然语言处理领域展现出显著优势,特别是在处理跨语言问题时。这些模型通过利用维基百科实体的跨语言对齐信息进行训练,能够捕捉到不同语言之间的语义联系。
研究者们发现,传统的预训练方法主要是在预训练阶段利用实体信息,而在下游任务中并未直接利用实体表示。为了深入理解实体的重要性,他们构建了一个涵盖24种语言的多语言模型,并在多项跨语言迁移任务中对比测试了其与基于单词的预训练模型。结果表明,包含实体表示的多语言模型在这些任务中表现更为出色,能够提取更多的语言无关特征,从而提高跨语言理解能力。
文章特别关注了mLAMA数据集中的多语言完形填空提示任务,通过实验证明,基于实体的提示能更好地引导模型提取和利用正确的事实知识,相比之下,仅仅依赖文本表示则显得较为局限。研究者们认为,将实体表示形式化并融入输入,有助于模型在处理跨语言挑战时提供更精准的理解。
值得注意的是,这项工作的成果可以通过访问<https://github.com/studio-ousia/luke>获取源代码和预训练模型,这对于其他研究者和实践者来说是一个宝贵的资源。本文为多语言预训练语言模型在跨语言迁移任务中的优化策略提供了新的视角,强调了实体信息在提升模型性能和跨语言理解方面的关键作用。
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
cpongm
- 粉丝: 5
- 资源: 2万+
最新资源
- ES管理利器:ES Head工具详解
- Layui前端UI框架压缩包:轻量级的Web界面构建利器
- WPF 字体布局问题解决方法与应用案例
- 响应式网页布局教程:CSS实现全平台适配
- Windows平台Elasticsearch 8.10.2版发布
- ICEY开源小程序:定时显示极限值提醒
- MATLAB条形图绘制指南:从入门到进阶技巧全解析
- WPF实现任务管理器进程分组逻辑教程解析
- C#编程实现显卡硬件信息的获取方法
- 前端世界核心-HTML+CSS+JS团队服务网页模板开发
- 精选SQL面试题大汇总
- Nacos Server 1.2.1在Linux系统的安装包介绍
- 易语言MySQL支持库3.0#0版全新升级与使用指南
- 快乐足球响应式网页模板:前端开发全技能秘籍
- OpenEuler4.19内核发布:国产操作系统的里程碑
- Boyue Zheng的LeetCode Python解答集