論文の概要: Data and Representation for Turkish Natural Language Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.14963v3
• Date: Tue, 20 Oct 2020 15:25:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 04:32:38.071360
• Title: Data and Representation for Turkish Natural Language Inference
• Title（参考訳）: トルコ自然言語推論のためのデータと表現
• Authors: Emrah Budur, R{\i}za \"Oz\c{c}elik, Tunga G\"ung\"or, and Christopher Potts
• Abstract要約: トルコ語における自然言語推論(NLI)に対する肯定的な反応を提供する。 2つの大きな英語NLIデータセットをトルコ語に翻訳し、専門家のチームが元のラベルへの翻訳品質と忠実さを検証した。 言語内埋め込みは必須であり,学習セットが大きい場所では形態的解析が避けられることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.135815931215188
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large annotated datasets in NLP are overwhelmingly in English. This is an obstacle to progress in other languages. Unfortunately, obtaining new annotated resources for each task in each language would be prohibitively expensive. At the same time, commercial machine translation systems are now robust. Can we leverage these systems to translate English-language datasets automatically? In this paper, we offer a positive response for natural language inference (NLI) in Turkish. We translated two large English NLI datasets into Turkish and had a team of experts validate their translation quality and fidelity to the original labels. Using these datasets, we address core issues of representation for Turkish NLI. We find that in-language embeddings are essential and that morphological parsing can be avoided where the training set is large. Finally, we show that models trained on our machine-translated datasets are successful on human-translated evaluation sets. We share all code, models, and data publicly.
• Abstract（参考訳）: NLPの大規模な注釈付きデータセットは英語では圧倒的に多い。 これは他の言語の発展の障害である。 残念なことに、各言語でタスクごとに新しいアノテーション付きリソースを取得するのは、非常に高価である。 同時に、商用機械翻訳システムも堅牢になった。 これらのシステムを利用して、英語のデータセットを自動翻訳できますか? 本稿では,トルコ語における自然言語推論(NLI)に対する肯定的な応答について述べる。 2つの大きな英語NLIデータセットをトルコ語に翻訳し、専門家のチームが元のラベルへの翻訳品質と忠実さを検証した。 これらのデータセットを用いて、トルコのNLIの表現の核となる問題に対処する。 言語内埋め込みは必須であり,学習セットが大きい場所で形態的解析を避けることができる。 最後に、機械翻訳データセットでトレーニングされたモデルが、人間翻訳評価セット上で成功していることを示す。 すべてのコード、モデル、データを公開しています。

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