論文の概要: Detecting Fine-Grained Cross-Lingual Semantic Divergences without Supervision by Learning to Rank

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.03662v1
• Date: Wed, 7 Oct 2020 21:26:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 23:28:23.748184
• Title: Detecting Fine-Grained Cross-Lingual Semantic Divergences without Supervision by Learning to Rank
• Title（参考訳）: ランク学習による教師なし微粒な言語間意味分節の検出
• Authors: Eleftheria Briakou and Marine Carpuat
• Abstract要約: この研究は、細粒度のセマンティックな違いの予測とアノテーションを改善する。 本稿では,多言語BERTモデルの学習方法として,様々な粒度の合成発散例をランク付けする手法を提案する。 ランク付けの学習は、強い文レベルの類似性モデルよりも正確に、きめ細かい文レベルの発散を検出するのに役立つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.910206570036593
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Detecting fine-grained differences in content conveyed in different languages matters for cross-lingual NLP and multilingual corpora analysis, but it is a challenging machine learning problem since annotation is expensive and hard to scale. This work improves the prediction and annotation of fine-grained semantic divergences. We introduce a training strategy for multilingual BERT models by learning to rank synthetic divergent examples of varying granularity. We evaluate our models on the Rationalized English-French Semantic Divergences, a new dataset released with this work, consisting of English-French sentence-pairs annotated with semantic divergence classes and token-level rationales. Learning to rank helps detect fine-grained sentence-level divergences more accurately than a strong sentence-level similarity model, while token-level predictions have the potential of further distinguishing between coarse and fine-grained divergences.
• Abstract（参考訳）: 言語間NLPと多言語コーパス分析において,異なる言語で伝達されるコンテンツの微妙な違いを検出することは重要であるが,アノテーションは高価でスケールが難しいため,機械学習の問題である。 この研究は、きめ細かなセマンティクスの分岐の予測と注釈を改善する。 本稿では,多言語BERTモデルの学習方法として,様々な粒度の合成発散例をランク付けする手法を提案する。 本研究は,意味的発散クラスとトークンレベルの有理性を備えた英仏文ペアからなる新データセットであるRationalized English-French Semantic Divergencesについて,本モデルを評価した。 ランク付け学習は、強い文レベルの類似性モデルよりも正確な粒度の相違を検出するのに役立ち、トークンレベルの予測は粗さと細度の相違を更に区別する可能性がある。

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