论文

将语码转换上下文引入认知启发双语模型训练

Introducing Code-Switched Contexts to Cognitively-Inspired Bilingual Model Training

模型训练合成数据

摘要

在语言习得过程中,双语儿童经常接触语码转换输入,并将其用作认知脚手架,以加速词汇增长和跨语言句法映射。相比之下,计算双语模型通常是在交错单语语料库上进行预训练的。虽然在预训练期间引入合成代码转换已成为增强跨语言对齐和下游性能的一种有前景的策略,但控制成功的结构和发育参数仍然知之甚少。在这项工作中,我们通过控制两个关键变量:语码转换的结构位置和训练阶段的动态切换率,研究了训练在两种类型不同的语言对上使用合成语码转换数据的效率。我们的结果表明,具有代码转换数据的训练改进了类型上相近语言的跨语言对齐。

将语码转换上下文引入认知启发双语模型训练的原论文方法或结果图
图 2:通过中心核对齐 (CKA) 测量的双语模型中一种语言内句子表示的全局结构的相似性。我们将基线模型与顶行中英语-荷兰语 (eng-nld) 模型和底行中英语-中文 (eng-zho) 模型的语码转换变体平均值 (CS-mean) 进行比较。较深的细胞颜色表示较高的代表性相似性。