論文の概要: MTOP: A Comprehensive Multilingual Task-Oriented Semantic Parsing Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.09335v2
• Date: Wed, 27 Jan 2021 03:36:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-26 20:51:56.490502
• Title: MTOP: A Comprehensive Multilingual Task-Oriented Semantic Parsing Benchmark
• Title（参考訳）: MTOP: 総合的な多言語タスク指向セマンティックパーシングベンチマーク
• Authors: Haoran Li, Abhinav Arora, Shuohui Chen, Anchit Gupta, Sonal Gupta, Yashar Mehdad
• Abstract要約: 我々はMTOPと呼ばれる新しい多言語データセットを提案し、11ドメインの6言語で100kの注釈付き発話を合成する。 既存の2つの多言語データセットに対して、Slot F1上の+6.3ポイントの平均的な改善を、実験で報告された最良の結果よりも達成する。 本稿では,事前学習モデルと自動翻訳とアライメントを組み合わせたゼロショット性能と,スロットラベル投影におけるノイズ低減のための遠隔監視手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.91964553419665
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scaling semantic parsing models for task-oriented dialog systems to new languages is often expensive and time-consuming due to the lack of available datasets. Available datasets suffer from several shortcomings: a) they contain few languages b) they contain small amounts of labeled examples per language c) they are based on the simple intent and slot detection paradigm for non-compositional queries. In this paper, we present a new multilingual dataset, called MTOP, comprising of 100k annotated utterances in 6 languages across 11 domains. We use this dataset and other publicly available datasets to conduct a comprehensive benchmarking study on using various state-of-the-art multilingual pre-trained models for task-oriented semantic parsing. We achieve an average improvement of +6.3 points on Slot F1 for the two existing multilingual datasets, over best results reported in their experiments. Furthermore, we demonstrate strong zero-shot performance using pre-trained models combined with automatic translation and alignment, and a proposed distant supervision method to reduce the noise in slot label projection.
• Abstract（参考訳）: タスク指向ダイアログシステムを新しい言語にスケールするセマンティック解析モデルは、利用可能なデータセットがないため、しばしば高価で時間がかかります。 利用可能なデータセットにはいくつかの欠点がある。 a) 少数言語を含むもの b) 言語ごとに少量のラベル付き例を含むもの c) 非合成クエリに対する単純なインテントとスロット検出のパラダイムに基づいている。 本稿では,11領域にわたる6言語で100kの注釈付き発話からなるMTOPという新しい多言語データセットを提案する。 このデータセットと他の公開データセットを使用して、タスク指向セマンティック解析のために、様々な最先端の多言語事前学習モデルを用いた包括的なベンチマーク研究を行う。 既存の2つの多言語データセットに対して、Slot F1上の+6.3ポイントの平均的な改善を、実験で報告された最良の結果よりも達成する。 さらに,事前学習モデルと自動翻訳とアライメントを組み合わせたゼロショット性能と,スロットラベル投影におけるノイズ低減のための遠隔監視手法を提案する。

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