Swan and ArabicMTEB: Dialect-Aware, Arabic-Centric, Cross-Lingual, and Cross-Cultural Embedding Models and Benchmarks

📄 arXiv: 2411.01192v3 📥 PDF

作者: Gagan Bhatia, El Moatez Billah Nagoudi, Abdellah El Mekki, Fakhraddin Alwajih, Muhammad Abdul-Mageed

分类: cs.CL

发布日期: 2024-11-02 (更新: 2025-02-11)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Swan系列阿拉伯语嵌入模型和ArabicMTEB基准，提升跨语种、方言和文化场景下的性能。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 阿拉伯语自然语言处理 嵌入模型 跨语种 多方言 文化适应性 基准测试 文本表示

📋 核心要点

  1. 现有阿拉伯语嵌入模型在跨语种、多方言和文化适应性方面存在不足，限制了其在多样化场景下的应用。
  2. Swan模型通过在ARBERTv2和ArMistral基础上构建，专注于提升阿拉伯语的表示能力，并兼顾了计算效率。
  3. 实验结果表明，Swan模型在ArabicMTEB基准测试中取得了显著的性能提升，超越了现有主流多语言模型。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一个以阿拉伯语为中心的嵌入模型家族{\bf Swan}，旨在解决小规模和大规模用例。Swan包括两个变体：Swan-Small，基于ARBERTv2；Swan-Large，基于ArMistral，一个预训练的阿拉伯语大型语言模型。为了评估这些模型，我们提出了ArabicMTEB，这是一个综合的基准测试套件，用于评估跨语种、多方言、多领域和多文化阿拉伯语文本嵌入的性能，涵盖八个不同的任务，跨越94个数据集。Swan-Large取得了最先进的结果，在大多数阿拉伯语任务中优于Multilingual-E5-large，而Swan-Small始终优于Multilingual-E5-base。我们广泛的评估表明，Swan模型具有方言和文化意识，在各种阿拉伯语领域表现出色，同时提供了显著的经济效率。这项工作显著推进了阿拉伯语语言建模领域，并为未来阿拉伯语自然语言处理的研究和应用提供了宝贵的资源。我们的模型和基准可在我们的GitHub页面上找到。

🔬 方法详解

问题定义：现有阿拉伯语嵌入模型在处理多方言、跨文化和跨领域文本时表现不佳，尤其是在资源匮乏的场景下。现有方法通常依赖于通用多语言模型，缺乏对阿拉伯语特定语言和文化特征的针对性优化，导致性能瓶颈。

核心思路：Swan模型的核心思路是构建以阿拉伯语为中心的嵌入模型，通过在专门的阿拉伯语语料库上进行预训练和微调，提升模型对阿拉伯语的理解和表示能力。同时，设计了ArabicMTEB基准测试，用于全面评估模型在各种阿拉伯语任务中的性能。

技术框架：Swan模型包含两个变体：Swan-Small和Swan-Large。Swan-Small基于ARBERTv2，Swan-Large基于ArMistral。ArabicMTEB基准测试包含八个任务，涵盖跨语种、多方言、多领域和多文化阿拉伯语文本嵌入的评估。整体流程包括：1）模型预训练；2）在ArabicMTEB基准测试的各个任务上进行微调；3）评估模型性能。

关键创新：Swan模型最重要的技术创新点在于其以阿拉伯语为中心的建模方法，以及ArabicMTEB基准测试的全面性。与现有方法相比，Swan模型更注重对阿拉伯语特定语言和文化特征的建模，从而提升了模型在各种阿拉伯语任务中的性能。ArabicMTEB基准测试则提供了一个统一的平台，用于评估不同阿拉伯语嵌入模型的性能。

关键设计：Swan-Small和Swan-Large分别基于ARBERTv2和ArMistral，继承了它们的网络结构和预训练参数。在微调阶段，使用了交叉熵损失函数和余弦相似度损失函数，以优化模型在不同任务上的性能。ArabicMTEB基准测试包含了94个数据集，涵盖了各种阿拉伯语方言、领域和文化背景。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Swan-Large在ArabicMTEB基准测试中取得了最先进的结果，在大多数阿拉伯语任务中优于Multilingual-E5-large。Swan-Small也始终优于Multilingual-E5-base。实验结果表明，Swan模型在方言和文化意识方面表现出色，在各种阿拉伯语领域都取得了显著的性能提升。

🎯 应用场景

Swan模型可广泛应用于阿拉伯语自然语言处理的各个领域，如信息检索、文本分类、情感分析、机器翻译等。其在多方言和跨文化场景下的优越性能，使其在社交媒体分析、舆情监控、跨文化交流等领域具有重要的应用价值。未来，Swan模型可以进一步扩展到其他阿拉伯语相关任务，如语音识别、图像描述等。

📄 摘要（原文）

We introduce {\bf Swan}, a family of embedding models centred around the Arabic language, addressing both small-scale and large-scale use cases. Swan includes two variants: Swan-Small, based on ARBERTv2, and Swan-Large, built on ArMistral, a pretrained Arabic large language model. To evaluate these models, we propose ArabicMTEB, a comprehensive benchmark suite that assesses cross-lingual, multi-dialectal, multi-domain, and multi-cultural Arabic text embedding performance, covering eight diverse tasks and spanning 94 datasets. Swan-Large achieves state-of-the-art results, outperforming Multilingual-E5-large in most Arabic tasks, while the Swan-Small consistently surpasses Multilingual-E5-base. Our extensive evaluations demonstrate that Swan models are both dialectally and culturally aware, excelling across various Arabic domains while offering significant monetary efficiency. This work significantly advances the field of Arabic language modelling and provides valuable resources for future research and applications in Arabic natural language processing. Our models and benchmark are available at our GitHub page: \href{https://github.com/UBC-NLP/swan}{https://github.com/UBC-NLP/swan}