論文の概要: Toward Cross-Lingual Definition Generation for Language Learners

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.05533v1
• Date: Mon, 12 Oct 2020 08:45:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-08 06:41:43.314217
• Title: Toward Cross-Lingual Definition Generation for Language Learners
• Title（参考訳）: 言語学習者のための言語横断定義生成に向けて
• Authors: Cunliang Kong, Liner Yang, Tianzuo Zhang, Qinan Fan, Zhenghao Liu, Yun Chen, Erhong Yang
• Abstract要約: 我々は、様々な言語の単語に対して、英語で定義を生成することを提案する。 モデルは、英語データセットでトレーニングされた後、他の言語に直接適用することができる。 実験と手動解析により,我々のモデルは強い言語間移動能力を有することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.45755551957024
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generating dictionary definitions automatically can prove useful for language learners. However, it's still a challenging task of cross-lingual definition generation. In this work, we propose to generate definitions in English for words in various languages. To achieve this, we present a simple yet effective approach based on publicly available pretrained language models. In this approach, models can be directly applied to other languages after trained on the English dataset. We demonstrate the effectiveness of this approach on zero-shot definition generation. Experiments and manual analyses on newly constructed datasets show that our models have a strong cross-lingual transfer ability and can generate fluent English definitions for Chinese words. We further measure the lexical complexity of generated and reference definitions. The results show that the generated definitions are much simpler, which is more suitable for language learners.
• Abstract（参考訳）: 辞書定義の自動生成は、言語学習者にとって有用である。 しかし、言語間定義の生成は依然として難しい課題である。 本稿では,様々な言語における単語の定義を英語で生成することを提案する。 そこで本研究では,公開事前学習型言語モデルに基づく簡易かつ効果的なアプローチを提案する。 このアプローチでは、モデルを英語データセットでトレーニングした後、他の言語に直接適用することができる。 ゼロショット定義生成におけるこのアプローチの有効性を示す。 新たに構築されたデータセットに対する実験と手動解析により、我々のモデルは強い言語間移動能力を持ち、中国語の単語に対する流用な英語定義を生成できることが示されている。 さらに,生成および参照定義の語彙複雑性を計測する。 その結果,生成した定義はより単純であり,言語学習者に適していることがわかった。

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