TOPRO: Token-Level Prompt Decomposition for Cross-Lingual Sequence Labeling Tasks

Core Concepts

Prompt-based TOPRO method enhances token-level sequence labeling tasks for zero-shot cross-lingual transfer.

Abstract

The article introduces TOPRO, a novel method for token-level sequence labeling tasks. It decomposes input sentences into tokens and applies prompts to each token, improving cross-lingual transfer performance. The study compares TOPRO with Vanilla Fine-Tuning and Prompt-Tuning on NER and POS tagging tasks across multiple languages. Structure: Abstract: Introduces the TOPRO method for token-level sequence labeling tasks. Introduction: Discusses multilingual pretrained language models and zero-shot cross-lingual transfer methods. Data Extraction: Identifies key metrics supporting the effectiveness of TOPRO in cross-lingual transfer. Results and Analysis: Presents results showing TOPRO outperforming baselines in NER and POS tagging tasks. Error Analysis: Analyzes selected instances from the UDPOS task to highlight differences between Vanilla and TOPRO predictions. Exploratory Study in MLLMs: Compares the performance of TOPRO with existing benchmarking methods on MLLMs.

Stats

"Our experiments show that TOPRO outperforms the baselines with the MPLMs." "The improvements in languages such as Persian (fa), Gujarati (gu), Hebrew (he), Japanese (ja), Kazakh (kk), Burmese (my), Telugu (te), Thai (th), Urdu (ur), and Chinese (zh) are above average." "The improvements over Vanilla in Chinese reach 44.3% and 38.53% for XLM-R and mT5, respectively."

Quotes

"TOPRO outperforms Vanilla Fine-Tuning and Prompt-Tuning in zero-shot cross-lingual transfer." "TOPRO shows a noticeable performance improvement and could serve as a potential benchmark for sequence labeling tasks."

Key Insights Distilled From

ToPro

by Bole... at arxiv.org 03-14-2024

https://arxiv.org/pdf/2401.16589.pdf

Deeper Inquiries

効率的なトレーニング時間がTOPROの実用性に与える影響は何ですか？

トレーニング時間の効率性は、TOPROの実用性に直接影響を与えます。例えば、Vanilla Fine-Tuningと比較して、TOPRO Fine-Tuningは各トークンにプロンプトを適用するため、より多くの計算リソースと時間が必要です。このことから、モデルを訓練する際にかかる時間が長くなります。その結果、実際の応用では計算コストやリソース消費量が増加し、効率的な利用方法やシステムへの統合が課題となります。

What implications does the error analysis have on the generalizability of TOPRO across different languages

エラー分析は異なる言語間でTOPROの汎化可能性にどんな意味を持ちますか？ エラー分析からわかる通り、異なる言語間でモデルを適切に一般化させるためにはいくつか注意すべき点があります。特定言語向けに設計されたプロンプトパターンやバーバライザ（単語対応）だけでなく、他言語へも柔軟に適応可能な自動生成プロセスが重要です。また、「文法」や「構造」だけでなく、「意味」といった側面も考慮しながらモデルを訓練することで異言語間でも高い精度を保つことが重要です。

How can automatic prompt generation enhance the adaptability of TOPRO to various sequence labeling tasks

自動的なプロンプト生成方法はどうすればさまざまなシーケンスラベリングタスクへのTOPRO の適応性向上に役立ちますか？ 自動的なプロント生成手法は TOPRO の柔軟性および汎用性向上に大きく寄与します。例えば、「文法」「構造」「意味」等々幅広い側面から最適化されたプロントパターン及びバーバライザ（単語対応） を自動生成するアルゴリズム開発 これら手法導入 それら プログラム 訓練時 自動学習能力強化 結果 より正確 高速 処理 完了 可能 様々 タスク 応用 可能 提供します。