SEACrowd: A Multilingual Multimodal Data Hub and Benchmark Suite for Southeast Asian Languages
作者: Holy Lovenia, Rahmad Mahendra, Salsabil Maulana Akbar, Lester James V. Miranda, Jennifer Santoso, Elyanah Aco, Akhdan Fadhilah, Jonibek Mansurov, Joseph Marvin Imperial, Onno P. Kampman, Joel Ruben Antony Moniz, Muhammad Ravi Shulthan Habibi, Frederikus Hudi, Railey Montalan, Ryan Ignatius, Joanito Agili Lopo, William Nixon, Börje F. Karlsson, James Jaya, Ryandito Diandaru, Yuze Gao, Patrick Amadeus, Bin Wang, Jan Christian Blaise Cruz, Chenxi Whitehouse, Ivan Halim Parmonangan, Maria Khelli, Wenyu Zhang, Lucky Susanto, Reynard Adha Ryanda, Sonny Lazuardi Hermawan, Dan John Velasco, Muhammad Dehan Al Kautsar, Willy Fitra Hendria, Yasmin Moslem, Noah Flynn, Muhammad Farid Adilazuarda, Haochen Li, Johanes Lee, R. Damanhuri, Shuo Sun, Muhammad Reza Qorib, Amirbek Djanibekov, Wei Qi Leong, Quyet V. Do, Niklas Muennighoff, Tanrada Pansuwan, Ilham Firdausi Putra, Yan Xu, Ngee Chia Tai, Ayu Purwarianti, Sebastian Ruder, William Tjhi, Peerat Limkonchotiwat, Alham Fikri Aji, Sedrick Keh, Genta Indra Winata, Ruochen Zhang, Fajri Koto, Zheng-Xin Yong, Samuel Cahyawijaya
分类: cs.CL
发布日期: 2024-06-14 (更新: 2025-03-11)
备注: https://seacrowd.github.io/ Published in EMNLP 2024
💡 一句话要点
SEACrowd：构建东南亚语言多模态数据中心与基准评测体系
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 东南亚语言 多模态数据 数据中心 基准测试 自然语言处理 人工智能 资源公平
📋 核心要点
- 现有AI模型缺乏对东南亚语言数据的代表性，导致模型在这些语言上的表现不佳，阻碍了区域AI发展。
- SEACrowd通过整合多模态的东南亚语言数据，构建标准化语料库，填补了资源空白，促进了公平的AI发展。
- SEACrowd基准测试评估了AI模型在多种东南亚语言任务上的性能，为改进模型和推动区域AI进步提供了依据。
📝 摘要（中文）
东南亚（SEA）拥有丰富的语言和文化多样性，包含超过1300种本土语言和6.71亿人口。然而，当前的人工智能模型在文本、图像和音频数据集方面严重缺乏对东南亚语言的代表性，从而影响了人工智能模型在东南亚语言上的质量。由于高质量数据集的稀缺，以及英语训练数据的主导地位，评估东南亚语言的模型具有挑战性，并引发了对潜在文化误传的担忧。为了应对这些挑战，我们推出了SEACrowd，这是一个协作倡议，旨在整合一个全面的资源中心，通过提供近1000种东南亚语言的三种模态的标准化语料库来填补资源空白。通过我们的SEACrowd基准测试，我们评估了人工智能模型在13个任务中36种本土语言上的质量，为当前东南亚的人工智能发展现状提供了宝贵的见解。此外，我们提出了促进更大人工智能进步的策略，从而最大限度地提高人工智能在东南亚的潜在效用和资源公平性。
🔬 方法详解
问题定义：当前人工智能模型在处理东南亚（SEA）地区的语言时，面临着数据稀缺和代表性不足的问题。现有的模型主要基于英语数据进行训练，导致在处理SEA地区的多种语言时性能下降，并且可能存在文化误传的风险。缺乏高质量的、多模态的SEA语言数据集是制约该地区AI发展的关键瓶颈。
核心思路：SEACrowd的核心思路是通过协作的方式，汇集和标准化现有的SEA语言数据资源，构建一个全面的多模态数据中心。通过提供统一的数据格式和评估基准，SEACrowd旨在促进AI模型在SEA语言上的发展，并提高模型在该地区的适用性和公平性。
技术框架：SEACrowd的技术框架主要包括数据收集、数据清洗、数据标准化、基准测试和模型评估等几个阶段。首先，通过与各个机构和研究人员合作，收集现有的SEA语言数据资源。然后，对收集到的数据进行清洗和预处理，去除噪声和错误。接着，将数据标准化为统一的格式，方便模型训练和评估。最后，构建基准测试，评估不同模型在各种SEA语言任务上的性能。
关键创新：SEACrowd的关键创新在于其协作模式和对SEA语言的全面覆盖。通过与多个机构和研究人员合作，SEACrowd能够汇集大量的SEA语言数据资源，并构建一个全面的多模态数据中心。此外，SEACrowd还提供了多种SEA语言的基准测试，为模型评估和改进提供了依据。与现有方法相比，SEACrowd更加注重SEA语言的代表性和公平性。
关键设计：SEACrowd的关键设计包括数据收集策略、数据标准化方案和基准测试的设计。在数据收集方面，SEACrowd采用了开放协作的模式，鼓励各个机构和研究人员贡献数据资源。在数据标准化方面，SEACrowd定义了一套统一的数据格式和标注规范，确保数据的质量和一致性。在基准测试方面，SEACrowd选择了多种具有代表性的SEA语言任务，并设计了相应的评估指标。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
SEACrowd基准测试在36种东南亚本土语言的13个任务上评估了AI模型的性能，揭示了现有模型在这些语言上的表现瓶颈。该基准测试为后续研究提供了重要的参考，并为改进模型在东南亚语言上的性能指明了方向。具体性能数据和对比基线将在后续的实验报告中详细公布。
🎯 应用场景
SEACrowd的研究成果可广泛应用于机器翻译、语音识别、图像理解等领域，尤其是在东南亚地区的本地化应用中具有重要价值。该项目有助于提升AI模型在东南亚语言上的性能，促进文化交流和信息传播，并为该地区的人工智能发展奠定基础。未来，SEACrowd有望成为东南亚语言AI研究的重要基础设施。
📄 摘要（原文）
Southeast Asia (SEA) is a region rich in linguistic diversity and cultural variety, with over 1,300 indigenous languages and a population of 671 million people. However, prevailing AI models suffer from a significant lack of representation of texts, images, and audio datasets from SEA, compromising the quality of AI models for SEA languages. Evaluating models for SEA languages is challenging due to the scarcity of high-quality datasets, compounded by the dominance of English training data, raising concerns about potential cultural misrepresentation. To address these challenges, we introduce SEACrowd, a collaborative initiative that consolidates a comprehensive resource hub that fills the resource gap by providing standardized corpora in nearly 1,000 SEA languages across three modalities. Through our SEACrowd benchmarks, we assess the quality of AI models on 36 indigenous languages across 13 tasks, offering valuable insights into the current AI landscape in SEA. Furthermore, we propose strategies to facilitate greater AI advancements, maximizing potential utility and resource equity for the future of AI in SEA.