論文の概要: Bootstrapping a Crosslingual Semantic Parser

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.02585v4
• Date: Wed, 23 Sep 2020 14:33:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-16 06:36:29.628322
• Title: Bootstrapping a Crosslingual Semantic Parser
• Title（参考訳）: 言語間意味パーサのブートストラップ
• Authors: Tom Sherborne, Yumo Xu, Mirella Lapata
• Abstract要約: 我々は、英語のような単一の言語で訓練された意味を、最小限のアノテーションで新しい言語や複数のドメインに適用する。 我々は、機械翻訳がトレーニングデータの適切な代用であるかどうかを問うとともに、英語、パラフレーズ、多言語事前学習モデルとの併用トレーニングを用いて、ブートストラップを調査するように拡張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.99223099702157
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent progress in semantic parsing scarcely considers languages other than English but professional translation can be prohibitively expensive. We adapt a semantic parser trained on a single language, such as English, to new languages and multiple domains with minimal annotation. We query if machine translation is an adequate substitute for training data, and extend this to investigate bootstrapping using joint training with English, paraphrasing, and multilingual pre-trained models. We develop a Transformer-based parser combining paraphrases by ensembling attention over multiple encoders and present new versions of ATIS and Overnight in German and Chinese for evaluation. Experimental results indicate that MT can approximate training data in a new language for accurate parsing when augmented with paraphrasing through multiple MT engines. Considering when MT is inadequate, we also find that using our approach achieves parsing accuracy within 2% of complete translation using only 50% of training data.
• Abstract（参考訳）: 意味解析の最近の進歩は英語以外の言語をほとんど考慮していないが、プロの翻訳は違法に高価である。 我々は、英語のような単一言語で訓練されたセマンティックパーザを、最小限のアノテーションで新しい言語や複数のドメインに適用する。 我々は、機械翻訳がトレーニングデータの適切な代用であるかどうかを問うとともに、英語、パラフレーズ、多言語事前学習モデルとの併用トレーニングを用いてブートストラップを調査するように拡張する。 複数のエンコーダに注意を喚起してパラフレーズを組み合わせたTransformerベースの構文解析器を開発し、評価のためにドイツ語と中国語でATISとOvernightの新バージョンを提示する。 実験の結果,複数のmtエンジンでパラフレージングを付加した場合,mtは新たな言語で正確な解析を行うためのトレーニングデータを近似できることがわかった。 MTが不十分な場合を考えると,本手法はトレーニングデータの50%のみを用いて,完全翻訳の2%以内のパース精度を実現する。

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