Fugu-MT 論文翻訳(概要): Studying Taxonomy Enrichment on Diachronic WordNet Versions

論文の概要: Studying Taxonomy Enrichment on Diachronic WordNet Versions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.11536v1
Date: Mon, 23 Nov 2020 16:49:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-22 02:01:53.886753
Title: Studying Taxonomy Enrichment on Diachronic WordNet Versions
Title（参考訳）: Diachronic WordNet バージョンにおける分類学の充実に関する研究
Authors: Irina Nikishina, Alexander Panchenko, Varvara Logacheva, Natalia Loukachevitch
Abstract要約: 本稿では,資源の乏しい環境での分類拡張の可能性について検討し,多数の言語に適用可能な手法を提案する。我々は、分類の豊かさを訓練し評価するための新しい英語とロシア語のデータセットを作成し、他の言語のためのそのようなデータセットを作成する技術を記述する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 70.27072729280528
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Ontologies, taxonomies, and thesauri are used in many NLP tasks. However, most studies are focused on the creation of these lexical resources rather than the maintenance of the existing ones. Thus, we address the problem of taxonomy enrichment. We explore the possibilities of taxonomy extension in a resource-poor setting and present methods which are applicable to a large number of languages. We create novel English and Russian datasets for training and evaluating taxonomy enrichment models and describe a technique of creating such datasets for other languages.
Abstract（参考訳）: オントロジー、分類学、テサウリは多くのNLPタスクで使われている。しかし、ほとんどの研究は、既存の資源の維持よりも、これらの語彙資源の創出に焦点を当てている。したがって、分類学の豊か化の問題に対処する。本稿では,多言語に適応可能な資源不足設定における分類拡張の可能性について検討する。我々は,分類体系強化モデルを訓練し評価するための新しい英語とロシア語のデータセットを作成し,そのデータセットを他の言語向けに作成する手法を記述した。

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