Edit model card

XLMIndic Base Multiscript

This model is identical in all aspects to this model except that we do not perform the ISO-15919 transliteration. Thus it is intended to serve as an ablation model for our study. See this to understand the details.

Model description

This model has the same configuration as the ALBERT Base v2 model. Specifically, this model has the following configuration:

  • 12 repeating layers
  • 128 embedding dimension
  • 768 hidden dimension
  • 12 attention heads
  • 11M parameters
  • 512 sequence length

Training data

This model was pretrained on the OSCAR dataset which is a medium sized multilingual corpus containing text from 163 languages. We select a subset of 14 languages based on the following criteria:

These are the 14 languages we pretrain this model on:

  • Assamese
  • Bangla
  • Bihari
  • Bishnupriya Manipuri
  • Goan Konkani
  • Gujarati
  • Hindi
  • Maithili
  • Marathi
  • Nepali
  • Oriya
  • Panjabi
  • Sanskrit
  • Sinhala

Training procedure

Preprocessing

The texts are tokenized using SentencePiece and a vocabulary size of 50,000. The inputs of the model are then of the form:

[CLS] Sentence A [SEP] Sentence B [SEP]

Training

Training objective is the same as the original ALBERT. . The details of the masking procedure for each sentence are the following:

  • 15% of the tokens are masked.
  • In 80% of the cases, the masked tokens are replaced by [MASK].
  • In 10% of the cases, the masked tokens are replaced by a random token (different) from the one they replace.
  • In the 10% remaining cases, the masked tokens are left as is.

The details of the sentence order prediction example generation procedure for each sentence are the following:

  • Split the sentence into two parts A and B at a random index.
  • With 50% probability swap the two parts.

The model was pretrained on TPUv3-8 for 1M steps. We have checkpoints available at every 100k pretraining steps. These are available at different branches of this repository. You can load these checkpoints by passing the revision parameter. For example to load the checkpoint at 500k you can use the following code.

>>> AutoModel.from_pretrained('ibraheemmoosa/xlmindic-base-multiscript', revision='checkpoint_500k')

Evaluation results

We evaluated this model on the Indo-Aryan subset of languages (Panjabi, Oriya, Assamese, Bangla, Hindi, Marathi, Gujarati) from the IndicGLUE benchmark dataset. We report the mean and standard deviation of nine fine-tuning runs for this model.

IndicGLUE

Task mBERT XLM-R IndicBERT-Base XLMIndic-Base-Uniscript XLMIndic-Base-Multiscript (This Model)
Wikipedia Section Title Prediction 71.90 65.45 69.40 81.78 ± 0.60 77.17 ± 0.76
Article Genre Classification 88.64 96.61 97.72 98.70 ± 0.29 98.30 ± 0.26
Named Entity Recognition (F1-score) 71.29 62.18 56.69 89.85 ± 1.14 83.19 ± 1.58
BBC Hindi News Article Classification 60.55 75.52 74.60 79.14 ± 0.60 77.28 ± 1.50
Soham Bangla News Article Classification 80.23 87.6 78.45 93.89 ± 0.48 93.22 ± 0.49
INLTK Gujarati Headlines Genre Classification - - 92.91 90.73 ± 0.75 90.41 ± 0.69
INLTK Marathi Headlines Genre Classification - - 94.30 92.04 ± 0.47 92.21 ± 0.23
IITP Hindi Product Reviews Sentiment Classification 74.57 78.97 71.32 77.18 ± 0.77 76.33 ± 0.84
IITP Hindi Movie Reviews Sentiment Classification 56.77 61.61 59.03 66.34 ± 0.16 65.91 ± 2.20
MIDAS Hindi Discourse Type Classification 71.20 79.94 78.44 78.54 ± 0.91 78.39 ± 0.33
Cloze Style Question Answering (Fill-mask task) - - 37.16 41.54 38.21

Intended uses & limitations

This model is pretrained on Indo-Aryan languages. Thus it is intended to be used for downstream tasks on these languages. You can use the raw model for either masked language modeling or next sentence prediction, but it's mostly intended to be fine-tuned on a downstream task. See the model hub to look for fine-tuned versions on a task that interests you. Note that this model is primarily aimed at being fine-tuned on tasks that use the whole sentence (potentially masked) to make decisions, such as sequence classification, token classification or question answering. For tasks such as text generation you should look at model like GPT2.

How to use

Then you can use this model directly with a pipeline for masked language modeling:

>>> from transformers import pipeline
>>> unmasker = pipeline('fill-mask', model='ibraheemmoosa/xlmindic-base-multiscript')
>>> text = "রবীন্দ্রনাথ ঠাকুর এফআরএএস (৭ মে ১৮৬১ - ৭ আগস্ট ১৯৪১; ২৫ বৈশাখ ১২৬৮ - ২২ শ্রাবণ ১৩৪৮ বঙ্গাব্দ) ছিলেন অগ্রণী বাঙালি [MASK], ঔপন্যাসিক, সংগীতস্রষ্টা, নাট্যকার, চিত্রকর, ছোটগল্পকার, প্রাবন্ধিক, অভিনেতা, কণ্ঠশিল্পী ও দার্শনিক। ১৯১৩ সালে গীতাঞ্জলি কাব্যগ্রন্থের ইংরেজি অনুবাদের জন্য তিনি এশীয়দের মধ্যে সাহিত্যে প্রথম নোবেল পুরস্কার লাভ করেন।"
>>> unmasker(text)
[{'score': 0.34163928031921387,
  'token': 5399,
  'token_str': 'কবি',
  'sequence': 'রবীন্দ্রনাথ ঠাকুর এফআরএএস (৭ মে ১৮৬১ - ৭ আগস্ট ১৯৪১; ২৫ বৈশাখ ১২৬৮ - ২২ শ্রাবণ ১৩৪৮ বঙ্গাব্দ) ছিলেন অগ্রণী বাঙালি কবি, পন্যাসিক, সংগীতস্রষ্টা, নাট্যকার, চিত্রকর, ছোটগল্পকার, প্রাবন্ধিক, অভিনেতা, কণ্ঠশিল্পী ও দার্শনিক। ১৯১৩ সালে গীতাঞ্জলি কাব্যগ্রন্থের ইংরেজি অনুবাদের জন্য তিনি এশীয়দের মধ্যে সাহিত্যে প্রথম নোবেল পুরস্কার লাভ করেন।'},
 {'score': 0.30519795417785645,
  'token': 33436,
  'token_str': 'people',
  'sequence': 'রবীন্দ্রনাথ ঠাকুর এফআরএএস (৭ মে ১৮৬১ - ৭ আগস্ট ১৯৪১; ২৫ বৈশাখ ১২৬৮ - ২২ শ্রাবণ ১৩৪৮ বঙ্গাব্দ) ছিলেন অগ্রণী বাঙালি people, পন্যাসিক, সংগীতস্রষ্টা, নাট্যকার, চিত্রকর, ছোটগল্পকার, প্রাবন্ধিক, অভিনেতা, কণ্ঠশিল্পী ও দার্শনিক। ১৯১৩ সালে গীতাঞ্জলি কাব্যগ্রন্থের ইংরেজি অনুবাদের জন্য তিনি এশীয়দের মধ্যে সাহিত্যে প্রথম নোবেল পুরস্কার লাভ করেন।'},
 {'score': 0.29130080342292786,
  'token': 30476,
  'token_str': 'সাহিত্যিক',
  'sequence': 'রবীন্দ্রনাথ ঠাকুর এফআরএএস (৭ মে ১৮৬১ - ৭ আগস্ট ১৯৪১; ২৫ বৈশাখ ১২৬৮ - ২২ শ্রাবণ ১৩৪৮ বঙ্গাব্দ) ছিলেন অগ্রণী বাঙালি সাহিত্যিক, পন্যাসিক, সংগীতস্রষ্টা, নাট্যকার, চিত্রকর, ছোটগল্পকার, প্রাবন্ধিক, অভিনেতা, কণ্ঠশিল্পী ও দার্শনিক। ১৯১৩ সালে গীতাঞ্জলি কাব্যগ্রন্থের ইংরেজি অনুবাদের জন্য তিনি এশীয়দের মধ্যে সাহিত্যে প্রথম নোবেল পুরস্কার লাভ করেন।'},
 {'score': 0.031051287427544594,
  'token': 6139,
  'token_str': 'লেখক',
  'sequence': 'রবীন্দ্রনাথ ঠাকুর এফআরএএস (৭ মে ১৮৬১ - ৭ আগস্ট ১৯৪১; ২৫ বৈশাখ ১২৬৮ - ২২ শ্রাবণ ১৩৪৮ বঙ্গাব্দ) ছিলেন অগ্রণী বাঙালি লেখক, পন্যাসিক, সংগীতস্রষ্টা, নাট্যকার, চিত্রকর, ছোটগল্পকার, প্রাবন্ধিক, অভিনেতা, কণ্ঠশিল্পী ও দার্শনিক। ১৯১৩ সালে গীতাঞ্জলি কাব্যগ্রন্থের ইংরেজি অনুবাদের জন্য তিনি এশীয়দের মধ্যে সাহিত্যে প্রথম নোবেল পুরস্কার লাভ করেন।'},
 {'score': 0.002705035964027047,
  'token': 38443,
  'token_str': 'শিল্পীরা',
  'sequence': 'রবীন্দ্রনাথ ঠাকুর এফআরএএস (৭ মে ১৮৬১ - ৭ আগস্ট ১৯৪১; ২৫ বৈশাখ ১২৬৮ - ২২ শ্রাবণ ১৩৪৮ বঙ্গাব্দ) ছিলেন অগ্রণী বাঙালি শিল্পীরা, পন্যাসিক, সংগীতস্রষ্টা, নাট্যকার, চিত্রকর, ছোটগল্পকার, প্রাবন্ধিক, অভিনেতা, কণ্ঠশিল্পী ও দার্শনিক। ১৯১৩ সালে গীতাঞ্জলি কাব্যগ্রন্থের ইংরেজি অনুবাদের জন্য তিনি এশীয়দের মধ্যে সাহিত্যে প্রথম নোবেল পুরস্কার লাভ করেন।'}]

Limitations and bias

Even though we pretrain on a comparatively large multilingual corpus the model may exhibit harmful gender, ethnic and political bias. If you fine-tune this model on a task where these issues are important you should take special care when relying on the model to make decisions.

Contact

Feel free to contact us if you have any ideas or if you want to know more about our models.

BibTeX entry and citation info

@article{Moosa2022DoesTH,
  title={Does Transliteration Help Multilingual Language Modeling?},
  author={Ibraheem Muhammad Moosa and Mahmuda Akhter and Ashfia Binte Habib},
  journal={ArXiv},
  year={2022},
  volume={abs/2201.12501}
}
Downloads last month
5

Dataset used to train ibraheemmoosa/xlmindic-base-multiscript