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<p>旁白::《Cross-lingual Language Model Pretraining》论文解读</p><p>年轻男性::大家好，欢迎收听本期的PaperReview。这里是学大模型的Scott。今天，我们将深入探讨一篇在自然语言处理领域的重要论文 《Cross-lingual Language Model Pretraining》。这篇发表于2019年的论文探讨了跨语言预训练语言模型的有效性，为多种自然语言理解任务带来了显著的提升。我们今天有一位嘉宾跟我们一起来解读这篇论文，欢迎。</p><p>年轻女性::大家好，非常高兴能和大家一起讨论这篇重要论文。</p><p>年轻男性::首先，让我们从这篇论文的核心思想开始。为什么作者们要提出跨语言预训练语言模型？为什么不直接使用单语言模型呢？</p><p>年轻女性::单语言模型，尤其是那些主要在英语数据上训练的模型，存在明显的语言偏见，并且在其他语言上的泛化能力较差。跨语言预训练的目标是创建能够理解和生成多种语言文本的语言模型，从而减少这种英语中心的偏见，并提高低资源语言的表现。这是通过利用不同语言之间的共享语言结构和模式来实现的。</p><p>年轻男性::论文中提出了几种方法。你能详细介绍一下无监督方法，特别是因果语言建模（CLM）和掩码语言建模（MLM）的目标吗？它们之间有什么关键区别和优势？</p><p>年轻女性::CLM和MLM都是无监督的，这意味着它们不需要平行语料库。CLM预测句子中给定前面单词的单词概率，类似于传统的语言建模。MLM则受到BERT的启发，通过掩码一些单词并训练模型根据上下文来预测这些单词。MLM通常在下游任务中表现更好，因为它能够理解双向上下文，而CLM则更简单易实现。</p><p>年轻男性::论文还介绍了一种有监督的方法，即翻译语言建模（TLM）。TLM与无监督方法有何不同？引入平行数据有什么好处？</p><p>年轻女性::TLM利用平行句子，将源语言和目标语言的句子连接起来。它在MLM的基础上扩展，通过掩码两种语言中的单词，迫使模型学习跨语言的关系。这使得模型能够利用一种语言的上下文来预测另一种语言中的掩码单词，显著提高了跨语言的理解和对齐。</p><p>年轻男性::论文在多个基准测试中报告了最先进的结果。让我们关注跨语言分类。使用了什么数据集？与现有方法相比，所提出的模型在性能...