Den flerspråkiga textklassificeringen (CLTC) är uppgiften att klassificera dokument som är skrivna på olika språk i samma taxonomi för kategorier. I detta dokument presenteras en ny metod för CLTC som bygger på modelldestillation, som anpassar och utvidgar en ram som ursprungligen föreslogs för modellkomprimering. Med hjälp av mjuka probabilistiska förutsägelser för dokumenten på ett etikettrikt språk som (framkallade) övervakningsetiketter i en parallell corpus av dokument, utbildar vi klassificerare framgångsrikt för nya språk där märkta utbildningsdata inte är tillgängliga. En adversariell funktion anpassningsteknik tillämpas också under modellträningen för att minska distributionsobalansen. Vi utförde experiment på två referens CLTC dataset, behandla engelska som källspråk och tyska, franska, Japan och kinesiska som omärkta målspråk. Det föreslagna tillvägagångssättet hade en fördelaktig eller jämförbar effekt för de andra toppmoderna metoderna.
REF föreslår att man använder mjuka probabilistiska förutsägelser för dokumenten på ett etikettrikt språk som de (framkallade) övervakningsetiketterna i en parallell uppsättning dokument, samtidigt som det inte finns någon anledning att använda parallell corpora i vårt arbete.
Cross-lingual Distillation for Text Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}