MoSECroT: Model Stitching with Static Word Embeddings for Crosslingual Zero-shot Transfer

📄 arXiv: 2401.04821v2 📥 PDF

作者: Haotian Ye, Yihong Liu, Chunlan Ma, Hinrich Schütze

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-01-09 (更新: 2024-05-17)

💡 一句话要点

提出MoSECroT以解决低资源语言的零-shot迁移问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 低资源语言 零-shot迁移 静态词嵌入 相对表示 自然语言处理 预训练模型

📋 核心要点

  1. 现有的预训练语言模型在高资源语言上表现优异，但在低资源语言上缺乏有效的迁移学习方法。
  2. 本文提出MoSECroT框架，通过构建源语言PLM与目标语言静态词嵌入的共同空间，实现零-shot迁移。
  3. 实验结果表明，尽管该框架在弱基线中表现良好，但与强基线相比仍存在差距，作者对此进行了分析。

📝 摘要（中文）

基于Transformer的预训练语言模型在自然语言处理任务中表现出色，但其预训练过程需要大量资源，主要适用于高资源语言。相对而言，静态词嵌入的训练成本较低，适合低资源语言。本文提出MoSECroT框架，通过相对表示构建源语言PLM与目标语言静态词嵌入的共同空间，从而实现零-shot迁移。尽管在两个分类数据集上的实验结果显示该框架与弱基线竞争力较强，但与一些强基线相比仍显不足，本文也探讨了这一负面结果的原因及改进思路。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决低资源语言的零-shot迁移问题，现有方法在资源有限的情况下难以有效训练和迁移模型。

核心思路：提出MoSECroT框架，通过相对表示构建源语言PLM与目标语言静态词嵌入的共同空间，允许在源语言数据上训练PLM，并通过替换嵌入层实现零-shot迁移。

技术框架：该框架包括两个主要模块：源语言PLM和目标语言的静态词嵌入。通过相对表示，构建一个共享的嵌入空间，使得两种语言的表示可以相互映射。

关键创新：最重要的创新在于首次提出利用相对表示构建共同空间的思路，这一方法与传统的直接训练方法有本质区别，能够有效降低对数据和计算资源的需求。

关键设计：在模型设计中，关键参数包括嵌入层的替换策略和相对表示的构建方式，损失函数则采用了适应性损失，以优化源语言与目标语言之间的映射关系。

📊 实验亮点

在两个分类数据集上的实验结果显示，MoSECroT框架在弱基线中表现出色，尽管未能超越一些强基线，但为低资源语言的零-shot迁移提供了新的思路和方法，具有一定的研究价值。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括低资源语言的自然语言处理任务，如机器翻译、情感分析等。通过有效的零-shot迁移，MoSECroT框架能够帮助开发者在资源有限的情况下，提升低资源语言的处理能力，具有重要的实际价值和社会影响。

📄 摘要（原文）

Transformer-based pre-trained language models (PLMs) have achieved remarkable performance in various natural language processing (NLP) tasks. However, pre-training such models can take considerable resources that are almost only available to high-resource languages. On the contrary, static word embeddings are easier to train in terms of computing resources and the amount of data required. In this paper, we introduce MoSECroT Model Stitching with Static Word Embeddings for Crosslingual Zero-shot Transfer), a novel and challenging task that is especially relevant to low-resource languages for which static word embeddings are available. To tackle the task, we present the first framework that leverages relative representations to construct a common space for the embeddings of a source language PLM and the static word embeddings of a target language. In this way, we can train the PLM on source-language training data and perform zero-shot transfer to the target language by simply swapping the embedding layer. However, through extensive experiments on two classification datasets, we show that although our proposed framework is competitive with weak baselines when addressing MoSECroT, it fails to achieve competitive results compared with some strong baselines. In this paper, we attempt to explain this negative result and provide several thoughts on possible improvement.