TransliCo: A Contrastive Learning Framework to Address the Script Barrier in Multilingual Pretrained Language Models
作者: Yihong Liu, Chunlan Ma, Haotian Ye, Hinrich Schütze
分类: cs.CL
发布日期: 2024-01-12 (更新: 2024-05-23)
备注: ACL 2024
💡 一句话要点
提出TransliCo以解决多语言预训练模型中的脚本障碍问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 多语言处理 预训练模型 对比学习 音译建模 跨语言迁移 自然语言处理 机器翻译
📋 核心要点
- 现有的多语言预训练模型在处理不同脚本的语言时，面临表示空间不一致的问题，导致跨语言迁移效果不佳。
- 论文提出TransliCo框架，通过音译对比建模优化mPLM的微调过程，以增强不同脚本之间的表示一致性。
- 实验结果显示，Furina模型在不同脚本的表示对齐上表现优异，并在多个零样本跨语言迁移任务中超越了Glot500-m模型。
📝 摘要（中文）
全球有超过7000种语言，使用至少293种脚本。由于多种原因，许多密切相关的语言使用不同的脚本，这使得多语言预训练语言模型（mPLMs）在通过词汇重叠学习跨语言知识时面临困难。为了解决这一问题，本文提出了TransliCo框架，通过对比训练数据中的句子及其在统一脚本（如拉丁文）中的音译，优化音译对比建模（TCM）目标，从而增强不同脚本的表示空间的一致性。我们在Glot500-m模型上进行微调，结果表明，微调后的模型Furina在不同脚本的表示对齐上表现更佳，并在多项零样本跨语言迁移任务中超越了原始模型Glot500-m。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决多语言预训练模型在处理不同脚本时的表示空间不一致问题，现有方法在跨语言迁移任务中表现不佳。
核心思路：通过音译对比建模（TCM）优化mPLM的微调过程，利用统一脚本（如拉丁文）来增强不同脚本的表示一致性，从而提高跨语言知识的学习效果。
技术框架：TransliCo框架包括数据准备、音译生成、对比学习和模型微调等主要模块。首先，从训练数据中生成句子的音译，然后通过对比学习优化模型的表示空间。
关键创新：最重要的创新点在于提出了音译对比建模（TCM）目标，显著提升了不同脚本之间的表示对齐能力，与现有方法相比，能够更有效地处理脚本障碍问题。
关键设计：在模型微调过程中，采用了5%的训练数据进行优化，设计了适应不同脚本的损失函数，以确保模型在多语言环境下的表现一致性。具体的网络结构和参数设置在论文中详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，微调后的Furina模型在多个零样本跨语言迁移任务中显著超越了原始的Glot500-m模型，尤其在处理不同脚本的语言时，表现出更好的表示对齐能力。具体而言，Furina在Indic语言组的案例研究中也显示出一致的性能提升，验证了其有效性。
🎯 应用场景
该研究具有广泛的应用潜力，尤其在多语言处理、机器翻译和跨文化信息检索等领域。通过提升多语言预训练模型的性能，能够更好地服务于全球用户，促进不同语言之间的交流与理解。未来，该方法可能推动更多语言的处理技术进步，降低语言障碍带来的影响。
📄 摘要（原文）
The world's more than 7000 languages are written in at least 293 scripts. Due to various reasons, many closely related languages use different scripts, which poses a difficulty for multilingual pretrained language models (mPLMs) in learning crosslingual knowledge through lexical overlap. As a consequence, mPLMs are faced with a script barrier: representations from different scripts are located in different subspaces, which can result in crosslingual transfer involving languages of different scripts performing suboptimally. To address this problem, we propose TransliCo, a framework that optimizes the Transliteration Contrastive Modeling (TCM) objective to fine-tune an mPLM by contrasting sentences in its training data and their transliterations in a unified script (in our case Latin), which enhances uniformity in the representation space for different scripts. Using Glot500-m, an mPLM pretrained on over 500 languages, as our source model, we fine-tune it on a small portion (5%) of its training data, and refer to the resulting model as Furina. We show that Furina not only better aligns representations from distinct scripts but also outperforms the original Glot500-m on various zero-shot crosslingual transfer tasks. Additionally, we achieve consistent improvement in a case study on the Indic group where the languages exhibit areal features but use different scripts. We make our code and models publicly available.