論文の概要: Multilingual AMR-to-Text Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.05443v1
• Date: Tue, 10 Nov 2020 22:47:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 07:33:21.182601
• Title: Multilingual AMR-to-Text Generation
• Title（参考訳）: 多言語 amr-to-text 生成
• Authors: Angela Fan, Claire Gardent
• Abstract要約: 20の異なる言語で生成する多言語AMR-to-textモデルを作成する。 自動メトリクスに基づく18言語の場合、我々の多言語モデルは単一の言語を生成するベースラインを超えます。 我々は、人間の評価を用いて形態や単語の順序を正確に把握する多言語モデルの能力を分析し、母語話者が我々の世代を流動的であると判断する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.842874899794996
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generating text from structured data is challenging because it requires bridging the gap between (i) structure and natural language (NL) and (ii) semantically underspecified input and fully specified NL output. Multilingual generation brings in an additional challenge: that of generating into languages with varied word order and morphological properties. In this work, we focus on Abstract Meaning Representations (AMRs) as structured input, where previous research has overwhelmingly focused on generating only into English. We leverage advances in cross-lingual embeddings, pretraining, and multilingual models to create multilingual AMR-to-text models that generate in twenty one different languages. For eighteen languages, based on automatic metrics, our multilingual models surpass baselines that generate into a single language. We analyse the ability of our multilingual models to accurately capture morphology and word order using human evaluation, and find that native speakers judge our generations to be fluent.
• Abstract（参考訳）: 構造化データからテキストを生成するには、ギャップを埋める必要があるため、難しい (i)構造と自然言語(NL)と (ii)意味的に不特定な入力と完全なNL出力。 多言語生成は、様々な単語順序と形態的特性を持つ言語に生成するという、さらなる課題をもたらす。 本研究では,構造化入力として抽象的意味表現 (abstract meaning representations, amrs) に着目した。 我々は、言語間埋め込み、事前学習、多言語モデルの進歩を活用して、20の異なる言語で生成される多言語AMR-to-textモデルを作成する。 自動メトリクスに基づく18言語の場合、我々の多言語モデルは単一の言語を生成するベースラインを超えます。 我々は、人間の評価を用いて形態や単語の順序を正確に把握する多言語モデルの能力を分析し、母語話者が我々の世代を流動的であると判断する。

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