【ML】为什么multi-lingual bert 有跨语言的能力？
- 1. Multi-lingual BERT的跨语言能力解析
- 1.1 什么是Multi-lingual BERT？
- 1.2 为什么Multi-lingual BERT有跨语言的能力？
- 1.3 结论
- 2. 数据量减少对BERT识别能力的影响及Multi-lingual BERT的跨学科能力解析
- 主要结论：
- 应用意义：
multi-lingual bert 有跨语言的能力，英文预料训练，可以回答中文问题
为什么multi-lingual bert 有跨语言的能力？下面ppt中分析
1. Multi-lingual BERT的跨语言能力解析
Concluding Remarks
Story 1: Cross-lingual
Story 2: Cross-discipline
Story 3: Pre-training with artificial data
1.1 什么是Multi-lingual BERT？
Multi-lingual BERT，简称M-BERT，是一种能够处理多种语言的预训练语言模型。它通过对多种语言的原始维基百科文本进行训练，从而具备了跨语言处理能力。M-BERT的训练不需要监督，即语言之间没有对齐，但产生的表征似乎能够很好地跨语言概括各种下游任务。
1.2 为什么Multi-lingual BERT有跨语言的能力？
- 模型架构的影响
M-BERT的网络深度是其跨语言能力中不可或缺的一部分。实验研究表明，即使在没有单词或词块重叠的情况下，M-BERT也能够表现出跨语言的能力，这意味着语言相似性的其他方面必须有助于该模型的跨语言能力。
- 训练数据的特性
M-BERT的训练数据包括104种语言的原始维基百科文本，这使得模型能够学习到不同语言之间的共性和差异。尽管没有明确的跨语言目标，但模型产生的表征能够跨语言地概括各种下游任务。
- 学习目标的设定
M-BERT的学习目标并不依赖于跨语言的对齐，而是通过对大量多语言文本的预训练，模型能够自动学习到不同语言之间的通用语法和语义规则。这种自监督的学习方式使得模型能够在没有明确跨语言目标的情况下，仍然具备跨语言的能力。
1.3 结论
综上所述，Multi-lingual BERT之所以具有跨语言的能力，是因为其模型架构的设计、大规模多语言训练数据的利用以及自监督学习目标的设定。这些因素共同作用，使得M-BERT能够在没有明确跨语言对齐的情况下，依然能够有效地处理不同语言之间的任务。
2. 数据量减少对BERT识别能力的影响及Multi-lingual BERT的跨学科能力解析
数据量减少对 BERT 识别能力影响非常大。此外，multi-lingual bert 有跨学科的能力
数据量减少对BERT识别能力的影响
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种强大的预训练语言模型，它在多个自然语言处理任务中展现了卓越的表现。然而，数据量减少对BERT的识别能力有着显著的影响。在一项实验中，研究者发现，当预训练数据量较小时（每种语言20万句），BERT并没有表现出非凡的跨语言能力。相比之下，当预训练数据量较大时（每种语言1000k句），BERT在每种语言对上都获得了比其他嵌入方法高得多的MRR分数，这表明它对不同语言语义相似的单词的对齐做得更好。因此，数据量的减少可能会导致BERT模型的泛化能力和识别能力下降。
Multi-lingual BERT的跨学科能力
Multi-lingual BERT（M-BERT）是一种能够处理多种语言的预训练语言模型。它的跨学科能力主要体现在以下几个方面：
- 多语言处理能力
M-BERT经过104种语言的原始维基百科文本的预训练，因此具备了处理多种语言的能力。这意味着，无论用户使用的是哪种语言，M-BERT都能够理解和生成相应的文本。
- 跨领域应用能力
M-BERT不仅可以应用于自然语言处理领域，还可以应用于其他相关领域。例如，在机器翻译、情感分析、命名实体识别等任务中，M-BERT都能够展现出良好的性能。
- 适应性强
M-BERT的跨学科能力还体现在其对新语言和领域的适应性上。只要给予足够的训练数据，M-BERT就能够快速适应新的语言和领域，从而在这些领域取得良好的表现。
结论
综上所述，数据量减少会对BERT的识别能力产生负面影响，而Multi-lingual BERT则凭借其强大的多语言处理能力和跨领域应用能力，展现了出色的跨学科能力。这些特点使得M-BERT在处理不同语言和领域的复杂任务时，能够保持高效和准确。
这个图表展示了在不同的Word Error Rate (WER) 条件下，语音问答（Speech Question Answering, QA）系统的表现。图表中的横坐标是WER（词错误率），表示语音识别系统在转录语音时的错误率；纵坐标是Frame-level F1 score (fF1)，表示问答系统的准确性得分，分数越高，系统性能越好。
图中有两条曲线：
-
绿色曲线 (Cascade approach, SB)：表示传统的级联方法，它首先进行语音识别（Speech Recognition），然后基于文本进行问答（Text-based QA）。在这种方法中，随着WER的增加，语音识别的错误率增高，导致问答系统的准确性显著下降。
-
蓝色曲线 (DUAL, HuBERT-128)：表示一种新的直接语音问答系统 (Speech QA without Speech Recognition)，即无需先进行语音转文本，而是直接从语音中提取答案。该方法对WER不太敏感，即使在较高的WER情况下，其准确性仍保持在较高水平。
主要结论：
- 传统的级联方法（绿色曲线）严重依赖语音识别的准确性，WER越高，其性能下降越快。这表明传统方法在面对不准确的语音识别输出时，其问答能力会显著减弱。
- DUAL方法（蓝色曲线）表现出对WER的更强鲁棒性，尽管WER较高，其性能下降幅度较小。这表明在语音问答中直接处理语音数据可以更好地应对语音识别错误的影响。
应用意义：
这张图表表明，直接从语音中提取答案的问答系统在实际应用中可能更具优势，特别是在语音识别质量不高或环境噪声较大的情况下。这种方法能够在更广泛的WER范围内保持较为稳定的性能，适合应用在对识别错误不敏感的场景中。
