分析语言相似性对跨语言迁移影响：任务与实验设置 matters
计算与语言
2025-05-22 v3
摘要
跨语言迁移是一种流行的方法，用于在资源较少的情境下增加 NLP 任务的训练数据量。然而，决定应包含哪些跨语言数据的最佳策略尚不清晰。先前的研究通常聚焦于来自几组语言家族的少数语言，或仅关注单一任务。仍是一个开放问题，这些发现是否能扩展到更广泛的语言和任务上。在本工作中，我们针对来自广泛语言家族的 263 种语言进行跨语言迁移分析。此外，我们包括了三类流行的 NLP 任务：词性标注、依存句法分析和主题分类。我们的发现表明，语言相似性对迁移性能的影响取决于多个因素：NLP 任务、输入表示（单语或多语）以及语言相似性的定义。
引用
@article{arxiv.2501.14491,
title = {Analyzing the Effect of Linguistic Similarity on Cross-Lingual Transfer: Tasks and Experimental Setups Matter},
author = {Verena Blaschke and Masha Fedzechkina and Maartje ter Hoeve},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.14491},
year = {2025}
}
备注
ACL Findings 2025