論文の概要: Cross-Lingual Semantic Role Labeling with High-Quality Translated Training Corpus

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.06295v2
• Date: Thu, 7 May 2020 03:43:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 09:31:10.266182
• Title: Cross-Lingual Semantic Role Labeling with High-Quality Translated Training Corpus
• Title（参考訳）: 高品質翻訳学習コーパスを用いた言語間意味的役割ラベリング
• Authors: Hao Fei and Meishan Zhang and Donghong Ji
• Abstract要約: 言語間セマンティックロールのラベル付けは、この問題に対処するための有望な方法である。 目的言語のための高品質なトレーニングデータセットを構築するためのコーパス翻訳に基づく新しい代替案を提案する。 ユニバーサル・プロポーション・バンクの実験結果から, 翻訳法が有効であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.031187560839555
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many efforts of research are devoted to semantic role labeling (SRL) which is crucial for natural language understanding. Supervised approaches have achieved impressing performances when large-scale corpora are available for resource-rich languages such as English. While for the low-resource languages with no annotated SRL dataset, it is still challenging to obtain competitive performances. Cross-lingual SRL is one promising way to address the problem, which has achieved great advances with the help of model transferring and annotation projection. In this paper, we propose a novel alternative based on corpus translation, constructing high-quality training datasets for the target languages from the source gold-standard SRL annotations. Experimental results on Universal Proposition Bank show that the translation-based method is highly effective, and the automatic pseudo datasets can improve the target-language SRL performances significantly.
• Abstract（参考訳）: 多くの研究は、自然言語理解に不可欠な意味的役割ラベリング(SRL)に費やされている。 英語などの資源に富む言語で大規模コーパスが利用可能となると、改善されたアプローチは印象的なパフォーマンスを達成した。 注釈付きSRLデータセットを持たない低リソース言語では、競争力のあるパフォーマンスを得るのは難しい。 言語間SRLはこの問題に対処するための有望な方法の一つであり、モデル転送とアノテーション投影の助けを借りて大きな進歩を遂げている。 本稿では,コーパス翻訳に基づく新たな代替案を提案し,ゴールドスタンダードSRLアノテーションからターゲット言語のための高品質なトレーニングデータセットを構築する。 また,Universal Proposition Bankの実験結果から,翻訳に基づく手法が極めて有効であること,自動擬似データセットがターゲット言語SRLの性能を大幅に向上できることを示した。

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