Myanmar XNLI: Building a Dataset and Exploring Low-resource Approaches to Natural Language Inference with Myanmar

📄 arXiv: 2504.09645v1 📥 PDF

作者: Aung Kyaw Htet, Mark Dras

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-04-13

💡 一句话要点

构建缅甸语XNLI数据集并探索低资源自然语言推理方法

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

关键词: 自然语言推理 低资源语言 缅甸语 数据集构建 数据增强 跨语言学习 多语言模型

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在低资源语言上的应用面临挑战，跨语言自然语言推理（XNLI）任务可以有效衡量模型跨语言能力。
  2. 本文构建了缅甸语XNLI数据集（myXNLI），并探索数据增强方法，以提升模型在低资源语言上的自然语言推理性能。
  3. 实验结果表明，数据增强方法能够提升缅甸语模型准确率高达2个百分点，同时也能提升其他语言的性能。

📝 摘要（中文）

本文针对低资源语言应用大型语言模型（LLM）的挑战，以缅甸语为例，扩展了跨语言自然语言推理（XNLI）任务。主要贡献包括：构建了缅甸语XNLI（myXNLI）数据集，采用社区众包和专家验证相结合的两阶段方法，并量化了专家验证在低资源语言数据构建中的价值。其次，评估了最新的多语言语言模型在myXNLI上的性能，并探索了数据增强方法以提升模型效果，在提升缅甸语性能的同时，也提升了其他语言的性能。最后，研究了这些数据增强方法在XNLI数据集中其他低资源语言上的泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决低资源语言自然语言推理任务中，缺乏高质量标注数据的问题。现有方法在低资源语言上表现不佳，主要原因是数据稀缺，难以训练出有效的模型。XNLI数据集虽然包含多种语言，但对缅甸语等低资源语言的支持不足。

核心思路：论文的核心思路是构建高质量的缅甸语XNLI数据集，并探索有效的数据增强方法，以提升模型在缅甸语上的自然语言推理性能。通过社区众包和专家验证相结合的方式，保证数据的质量。同时，通过数据增强，扩充训练数据，提高模型的泛化能力。

技术框架：论文的技术框架主要包括数据构建和模型训练两个阶段。数据构建阶段，首先通过社区众包的方式收集数据，然后由专家进行验证和修正，最终构建成myXNLI数据集。模型训练阶段，使用多语言语言模型，并在myXNLI数据集上进行微调。同时，探索不同的数据增强方法，以提升模型性能。

关键创新：论文的关键创新在于构建了高质量的缅甸语XNLI数据集，并验证了专家验证在低资源语言数据构建中的重要性。此外，探索的数据增强方法不仅提升了缅甸语的性能，也提升了其他语言的性能，表明该方法具有一定的泛化能力。

关键设计：在数据构建阶段，采用了两阶段方法，即社区众包和专家验证。社区众包可以快速收集大量数据，而专家验证可以保证数据的质量。在模型训练阶段，使用了预训练的多语言语言模型，并探索了不同的数据增强方法，例如回译、同义词替换等。具体参数设置和损失函数等细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，通过数据增强方法，缅甸语XNLI任务的模型准确率提升了高达2个百分点。此外，该数据增强方法在提升缅甸语性能的同时，也提升了其他语言的性能。这表明该方法具有一定的泛化能力，可以应用于其他低资源语言的自然语言推理任务。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器翻译、跨语言信息检索、多语言对话系统等领域。高质量的缅甸语XNLI数据集可以促进缅甸语自然语言处理技术的发展，并为其他低资源语言的研究提供借鉴。该研究有助于提升多语言NLP系统的性能，促进不同语言之间的信息交流。

📄 摘要（原文）

Despite dramatic recent progress in NLP, it is still a major challenge to apply Large Language Models (LLM) to low-resource languages. This is made visible in benchmarks such as Cross-Lingual Natural Language Inference (XNLI), a key task that demonstrates cross-lingual capabilities of NLP systems across a set of 15 languages. In this paper, we extend the XNLI task for one additional low-resource language, Myanmar, as a proxy challenge for broader low-resource languages, and make three core contributions. First, we build a dataset called Myanmar XNLI (myXNLI) using community crowd-sourced methods, as an extension to the existing XNLI corpus. This involves a two-stage process of community-based construction followed by expert verification; through an analysis, we demonstrate and quantify the value of the expert verification stage in the context of community-based construction for low-resource languages. We make the myXNLI dataset available to the community for future research. Second, we carry out evaluations of recent multilingual language models on the myXNLI benchmark, as well as explore data-augmentation methods to improve model performance. Our data-augmentation methods improve model accuracy by up to 2 percentage points for Myanmar, while uplifting other languages at the same time. Third, we investigate how well these data-augmentation methods generalise to other low-resource languages in the XNLI dataset.