“`html
TRANSMI: Решение для улучшения мультиязычной обработки естественного языка
Увеличение доступности цифрового текста на различных языках и алфавитах представляет существенную проблему для обработки естественного языка (NLP). Мультиязычные предварительно обученные языковые модели (mPLM) часто испытывают трудности в обработке транслитерированных данных, что приводит к снижению производительности. Решение этой проблемы критически важно для улучшения кросс-языкового обучения и обеспечения точности приложений NLP на различных языках и алфавитах, что является ключевым для глобальной коммуникации и обработки информации.
Практические решения и ценность
Текущие методы, включая модели XLM-R и Glot500, хорошо справляются с текстом на своих исходных алфавитах, но испытывают значительные трудности с транслитерированным текстом из-за неоднозначностей и проблем с токенизацией. Эти ограничения снижают их производительность в кросс-языковых задачах, делая их менее эффективными при обработке текста, преобразованного в общий алфавит, такой как латиница. Неспособность этих моделей точно интерпретировать транслитерации представляет существенное препятствие для их использования в мультиязычных средах.
Исследователи из Центра обработки информации и языка при Университете Людвига и Максимилиана в Мюнхене и Мюнхенского центра машинного обучения (MCML) представили TRANSMI, фреймворк, разработанный для улучшения mPLM для транслитерированных данных без дополнительного обучения. TRANSMI модифицирует существующие mPLM, используя три режима объединения – Min-Merge, Average-Merge и Max-Merge – для включения транслитерированных подслов в их словари, тем самым устраняя неоднозначности транслитерации и улучшая производительность кросс-языковых задач.
TRANSMI интегрирует новые подслова, нацеленные на транслитерированные данные, в словари mPLM, преимущественно преуспевая в режиме Max-Merge для языков с большими ресурсами. Фреймворк тестировался на наборах данных, включающих транслитерированные версии текстов на алфавитах, таких как кириллица, арабский и деванагари, показывая, что модифицированные с помощью TRANSMI модели превосходят свои исходные версии в различных задачах, таких как поиск предложений, классификация текста и разметка последовательностей.
Результаты показывают, что модифицированные с помощью TRANSMI модели достигают более высокой точности по сравнению с их неизмененными аналогами. Например, модель FURINA с режимом Max-Merge демонстрирует значительное улучшение производительности в задачах разметки последовательностей на различных языках и алфавитах, что подчеркивает явные преимущества в ключевых показателях производительности.
В заключение, TRANSMI решает критическую проблему улучшения производительности mPLM на транслитерированных данных путем модификации существующих моделей без дополнительного обучения. Этот фреймворк улучшает способность mPLM обрабатывать транслитерации, что приводит к значительным улучшениям в кросс-языковых задачах. TRANSMI предлагает практическое и инновационное решение для сложной проблемы, обеспечивая прочную основу для дальнейших достижений в мультиязычной обработке естественного языка и улучшении глобальной коммуникации и обработки информации.
Подробнее ознакомьтесь с статьей и GitHub. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на нас в Twitter. Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram, Discord и группе в LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наш новостной бюллетень.
Не забудьте присоединиться к нашему подпишитесь на наш SubReddit.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте TRANSMI: A Machine Learning Framework to Create Baseline Models Adapted for Transliterated Data from Existing Multilingual Pretrained Language Models mPLMs without Any Training.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot AI Sales Bot. Этот AI ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru будущее уже здесь!