【大语言模型】ACL2024论文-16 基于地图制图的罗马尼亚自然语言推理语料库的新型课程学习方法

摘要：

本文的主要贡献是介绍了第一个公开的罗马尼亚语自然语言推理（NLI）语料库RoNLI，它包含58K训练句子对和6K验证及测试句子对。这些句子对通过远程监督获取和手动标注得到正确的标签。文章还提出了一种基于数据制图的新型课程学习策略，通过该策略改进了最佳模型。数据集和复现基线的代码已在GitHub上公开。

研究背景：

自然语言推理（NLI）任务是识别句子对中的蕴含关系，是自然语言理解（NLU）的关键任务之一。尽管NLI任务在构建对话代理、改进文本分类、机器翻译等自然语言处理（NLP）任务中非常重要，但针对低资源语言的NLI研究相对较少。罗马尼亚语作为一种低资源语言，缺乏公开的NLI语料库，这限制了在该语言上研究和开发NLI模型的可能性。
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问题与挑战：

罗马尼亚语NLI任务面临的主要挑战包括：1）缺乏公开的NLI语料库；2）由于资源稀缺，难以训练有效的NLI模型；3）模型容易受到自动标注过程中的噪声影响。

如何解决：

本文通过以下方式解决上述挑战：1）创建了首个罗马尼亚语NLI语料库RoNLI；2）提出了一种基于数据制图的新型课程学习策略，以改善模型训练；3）通过手动标注验证和测试集，确保数据质量。

核心创新点：

创建了首个罗马尼亚语NLI语料库RoNLI，为研究罗马尼亚语NLI提供了基础资源。
提出了一种基于数据制图的新型课程学习策略，通过分析模型的训练动态来指导训练过程，从而提高模型性能。

算法模型：

基于远程学习的多种机器学习模型，包括基于词嵌入的浅层模型和基于Transformer的神经网络。
Ro-BERT：针对罗马尼亚语的BERT变体，用于NLI任务。
基于数据制图的新课程学习策略，通过数据特性（如置信度和变异性）来指导模型训练。

实验效果：

Ro-BERT在基线模型中表现最佳，但在整体F1分数上未能超过80%。
通过数据制图和课程学习策略，Ro-BERT + Cart-Stra-CL++模型在微F1和宏F1分数上分别达到了75%和59%，显示出统计学上的显著改进。
在SciNLI数据集上，Ro-BERT + Cart-Stra-CL++模型也取得了最佳性能，证明了其泛化能力。

后续优化方向：

扩大RoNLI语料库的规模，以支持更复杂的NLI模型训练。
探索更多的课程学习策略，以进一步提高模型性能。
研究罗马尼亚语特有的语法和语义现象，以改进模型对罗马尼亚语的理解。
将RoNLI和新型课程学习策略应用于其他低资源语言，以促进这些语言NLI研究的发展。

后记

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