18、多语言NLP任务中的跨语言迁移与少标签处理策略

多语言NLP任务中的跨语言迁移与少标签处理策略

1. 数据集与模型分析

在处理基于Wikipedia创建的Wikiann数据集时，我们发现实体标注存在一些特殊情况。例如，部分实体标注包含括号内容，在自动提取标注文档时，括号及其内容也被包含在命名实体中，但通常我们不会将其作为命名实体的一部分。另外，有些括号内包含地理说明，虽然这也是一个位置信息，但在标注时可能需要将其与原始位置分开。

通过简单分析，我们发现模型和数据集都存在一些弱点。在实际应用中，我们需要迭代这个步骤，清理数据集，重新训练模型，并分析新的错误，直到对性能满意为止。

2. 跨语言迁移评估

2.1 评估方法

我们对XLM - R在德语上进行了微调，然后使用 Trainer.predict 函数评估其向其他语言迁移的能力。以下是获取验证集预测结果的代码：

panx_de_encoded["validation"].reset_format()
preds_valid = trainer.predict(panx_de_encoded["validation"])

Trainer.predict 的输出是一个 trainer_utils.PredictionOutput 对象，包含预测数组、标签ID以及我们传递给训练器的指标。例如，验证集的指标可以通过以下方式访问：

preds_valid