論文の概要: CLAR: A Cross-Lingual Argument Regularizer for Semantic Role Labeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.04732v1
• Date: Mon, 9 Nov 2020 20:16:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-28 01:09:26.961517
• Title: CLAR: A Cross-Lingual Argument Regularizer for Semantic Role Labeling
• Title（参考訳）: CLAR:セマンティックロールラベリングのための言語間引数正規化器
• Authors: Ishan Jindal, Yunyao Li, Siddhartha Brahma, and Huaiyu Zhu
• Abstract要約: CLAR(Cross-Lingual Argument Regularizer)と呼ばれる手法を提案する。 CLARは言語間の言語アノテーションの類似性を識別し、この情報を利用して対象言語引数をマッピングする。 実験の結果、CLARは低リソース言語に対する単言語および多言語ベースラインよりも、複数の言語でのSRL性能を一貫して改善することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.756625082528142
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Semantic role labeling (SRL) identifies predicate-argument structure(s) in a given sentence. Although different languages have different argument annotations, polyglot training, the idea of training one model on multiple languages, has previously been shown to outperform monolingual baselines, especially for low resource languages. In fact, even a simple combination of data has been shown to be effective with polyglot training by representing the distant vocabularies in a shared representation space. Meanwhile, despite the dissimilarity in argument annotations between languages, certain argument labels do share common semantic meaning across languages (e.g. adjuncts have more or less similar semantic meaning across languages). To leverage such similarity in annotation space across languages, we propose a method called Cross-Lingual Argument Regularizer (CLAR). CLAR identifies such linguistic annotation similarity across languages and exploits this information to map the target language arguments using a transformation of the space on which source language arguments lie. By doing so, our experimental results show that CLAR consistently improves SRL performance on multiple languages over monolingual and polyglot baselines for low resource languages.
• Abstract（参考訳）: 意味的役割ラベル付け(SRL)は、ある文中の述語-代名詞構造を識別する。 異なる言語には異なる引数アノテーションがあるが、複数の言語で1つのモデルをトレーニングする多言語訓練(Polyglot training)は、以前はモノリンガルベースライン(特に低リソース言語)よりも優れていた。 実際、データの単純な組み合わせでさえも、共有表現空間における遠隔語彙を表現することで多言語訓練に有効であることが示されている。 一方、言語間の引数アノテーションの相違にもかかわらず、特定の引数ラベルは言語間で共通の意味を共有している(例えば、副詞は言語間でほぼ同様の意味を持っている)。 言語間のアノテーション空間におけるこのような類似性を活用するために,CLAR (Cross-Lingual Argument Regularizer) と呼ばれる手法を提案する。 CLARは言語間でそのような言語アノテーションの類似性を識別し、この情報を利用してターゲット言語引数を、ソース言語引数が属する空間の変換を用いてマッピングする。 これにより、CLARは低リソース言語に対するモノリンガルおよびポリグロットベースラインよりも、複数の言語でのSRL性能を一貫して改善することを示す。

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