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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 369 - 376 (8page)
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E-Commerce Services such as Amazon and Alibaba have international consumers. The languages used in those service are very diverse. In order to provide a product search system to international consumers, it is essential to develop artificial intelligence that captures the semantic similarities among different languages. In this study, we propose a model that captures similarities between various languages as one artificial intelligence model. As for multilingual language models, it is important to select languages for training because of the curse of multilinguality. (Conneau et al., 2020). It is known that using languages with similar language structures is effective for cross lingual transfer learning (Pires et al., 2019). However, we demonstrate that using agglutinative languages such as Korean is more effective in cross lingual transfer learning. This is a great discovery that will change the training strategy of cross lingual transfer learning..
목차
Abstract
Introduction
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Conclusion
References
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