다른 언어로의 전이
주석이 있는 자료를 모든 언어에서 충분히 모으기는 어렵다. 영어처럼 자료가 많은 언어로 익힌 문장 표현이 다른 언어에서도 유용한지 평가하는 것이 XNLI의 출발점이다.
평가 집합의 구성
MultiNLI의 개발 및 시험 집합을 다국어 평가로 넓혔다. 스와힐리어와 우르두어도 포함해 자원이 적은 언어의 문장 이해를 함께 비교하도록 했다.
번역과 문장 인코더
소개 연구는 기계 번역을 사용하는 방식과 병렬 자료로 여러 언어의 표현을 정렬하는 방식을 비교했다. 정렬된 문장 인코더에는 단어 묶음 표현과 LSTM을 사용하는 기준 모델이 포함됐다.
초기 비교의 의미
당시 비교에서는 시험 자료를 직접 번역하는 방식이 제시된 기준 모델 가운데 가장 좋은 결과를 냈다. 이는 초기 실험의 비교이며 이후 모든 다국어 모델에 적용되는 순위는 아니다.
관련 문서
MultiNLI / XTREME / LaBSE / LASER 문장 표현 / 자연어 처리 / 전이 학습