Ett av de första stegen i utsaga tolkning pipeline av många uppgiftsorienterade konversations AI-system är att identifiera användarens avsikter och motsvarande slots. Eftersom datainsamling för maskininlärningsmodeller för denna uppgift är tidskrävande, är det önskvärt att använda befintliga data på ett språk med hög resursnivå för att utbilda modeller på lågresursspråk. Utvecklingen av sådana modeller har dock till stor del hindrats av bristen på flerspråkiga utbildningsuppgifter. I den här artikeln presenterar vi en ny datauppsättning på 57k kommenterade uttalanden på engelska (43k), spanska (8.6k) och thailändska (5k) över alla domäner väder, larm och påminnelser. Vi använder dessa data för att utvärdera tre olika gränsöverskridande överföringsmetoder: 1) översätta träningsdata, 2) använda flerspråkiga förtränade inbäddningar, och 3) en ny metod för att använda en flerspråkig maskinöversättning encoder som kontextuella ord representationer. Vi finner att flera hundra övningsexempel i målspråket, de två senare metoderna överträffar översättningen av träningsdata. Dessutom, i mycket låga resurser, flerspråkiga kontextuella ord representationer ger bättre resultat än att använda tvärspråkiga statiska inbäddningar. Vi jämför också de tvärspråkiga metoderna med att använda enspråkiga resurser i form av kontextuella ELMo-representationer och finner att denna metod, med tanke på endast små mängder målspråksdata, överträffar alla tvärspråkiga metoder, vilket belyser behovet av mer sofistikerade tvärspråkiga metoder.
Samtidigt införde Ref ett flerspråkigt NLU-dataset och betonade behovet av mer sofistikerade tvärspråkiga metoder.
Cross-Lingual Transfer Learning for Multilingual Task Oriented Dialog
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}