論文の概要: Bootstrapping Multilingual AMR with Contextual Word Alignments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.02189v1
• Date: Wed, 3 Feb 2021 18:35:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-05 05:25:25.221683
• Title: Bootstrapping Multilingual AMR with Contextual Word Alignments
• Title（参考訳）: 文脈的単語アライメントによる多言語AMRのブートストラップ
• Authors: Janaki Sheth and Young-Suk Lee and Ramon Fernandez Astudillo and Tahira Naseem and Radu Florian and Salim Roukos and Todd Ward
• Abstract要約: 本研究では,En-glishと外国語トークン間の文脈的単語アライメントを用いた,テキストから英語へのAMRアライメントのための新しい手法を開発した。 このワードアライメントは弱教師付きであり、コンテキスト化されたXLM-Rワードの埋め込みに依存している。 私たちは、ドイツ語、イタリア語、スペイン語、中国語のベストパブリッシュ結果を上回る、非常に競争力のあるパフォーマンスを達成しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.588190959488538
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We develop high performance multilingualAbstract Meaning Representation (AMR) sys-tems by projecting English AMR annotationsto other languages with weak supervision. Weachieve this goal by bootstrapping transformer-based multilingual word embeddings, in partic-ular those from cross-lingual RoBERTa (XLM-R large). We develop a novel technique forforeign-text-to-English AMR alignment, usingthe contextual word alignment between En-glish and foreign language tokens. This wordalignment is weakly supervised and relies onthe contextualized XLM-R word embeddings.We achieve a highly competitive performancethat surpasses the best published results forGerman, Italian, Spanish and Chinese.
• Abstract（参考訳）: 英語のAMRアノテーションを他の言語にプロジェクションすることで, ハイパフォーマンスな多言語抽象的意味表現(AMR)システムを開発した。 トランスフォーマーベースの多言語単語埋め込みをブートストラップすることで、この目標を達成している。 英文間アライメントのための新しい手法を開発し,en-glishと外国語トークン間の文脈的単語アライメントを用いた。 我々は,ドイツ語,イタリア語,スペイン語,中国語の最も優れた結果を上回る,高度に競争力のある性能を達成している。

関連論文リスト

• Dictionary Insertion Prompting for Multilingual Reasoning on Multilingual Large Language Models [52.00446751692225]
  textbfDictionary textbfInsertion textbfPrompting (textbfDIP) という,新規かつシンプルで効果的な方法を提案する。 非英語のプロンプトを提供する際、DIPは単語辞書を調べ、単語の英語のプロンプトをLLMのプロンプトに挿入する。 そして、英語へのより良い翻訳とより良い英語モデル思考のステップを可能にし、明らかにより良い結果をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-02T05:10:50Z)
• RomanSetu: Efficiently unlocking multilingual capabilities of Large Language Models via Romanization [17.46921734622369]
  ロマンティックテキストはトークンの肥大度を2x-4x削減する。 ロマンティックテキストは、様々なNLU、NLG、MTタスクにまたがるネイティブスクリプト表現にマッチまたは優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-25T16:11:41Z)
• Machine Translation with Large Language Models: Prompt Engineering for Persian, English, and Russian Directions [0.0]
  生成型大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクにおいて、例外的な習熟性を示している。 我々は,ペルシャ語,英語,ロシア語の言語間組み合わせに着目した2つの普及促進手法とその組み合わせについて調査を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-16T15:16:34Z)
• Translate to Disambiguate: Zero-shot Multilingual Word Sense Disambiguation with Pretrained Language Models [67.19567060894563]
  事前訓練された言語モデル(PLM)は、豊富な言語間知識を学習し、多様なタスクでうまく機能するように微調整することができる。 C-WLT(Contextual Word-Level Translation)を用いた言語間単語感覚の捉え方の検討を行った。 モデルのサイズが大きくなるにつれて、PLMはより言語間単語認識の知識をエンコードし、WLT性能を改善するためのコンテキストを良くする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-26T19:55:52Z)
• Romanian Multiword Expression Detection Using Multilingual Adversarial Training and Lateral Inhibition [0.17188280334580194]
  本稿では、PARSEME v1.2共有タスク用にリリースされたコーパス上でのルーマニア語マルチワード式の自動識別の改善について述べる。 提案手法では,最近導入された側方抑制層に基づく多言語的視点と,多言語言語モデルの性能向上のための対角訓練を仮定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-22T09:10:49Z)
• Romanization-based Large-scale Adaptation of Multilingual Language Models [124.57923286144515]
  大規模多言語事前学習言語モデル (mPLMs) は,NLPにおける多言語間移動のデファクトステートとなっている。 我々は、mPLMをローマン化および非ロマン化した14の低リソース言語コーパスに適用するためのデータとパラメータ効率の戦略を多数検討し、比較した。 以上の結果から, UROMAN をベースとしたトランスリテラルは,多くの言語で高い性能を達成できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-18T09:58:34Z)
• Retrofitting Multilingual Sentence Embeddings with Abstract Meaning Representation [70.58243648754507]
  抽象的意味表現(AMR)を用いた既存の多言語文の埋め込みを改善する新しい手法を提案する。 原文入力と比較すると、AMRは文の中核概念と関係を明確かつ曖昧に表す構造的意味表現である。 実験結果から,多言語文をAMRで埋め込むと,意味的類似性と伝達タスクの両方において,最先端の性能が向上することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-18T11:37:36Z)
• Massively Multilingual Lexical Specialization of Multilingual Transformers [18.766379322798837]
  本稿では,2つの標準言語間語彙タスクにおいて,多言語レキシカル特殊化が著しく向上することを示す。 我々は,語彙制約のない言語への多言語語彙の特殊化によって一般化できることを示唆し,特殊化に欠かせない言語に対するゲインを観察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-01T17:47:03Z)
• Exposing Cross-Lingual Lexical Knowledge from Multilingual Sentence Encoders [85.80950708769923]
  本稿では,多言語言語モデルを用いて,それらのパラメータに格納された言語間語彙の知識量を探索し,元の多言語LMと比較する。 また、この知識を付加的に微調整した多言語モデルにより公開する新しい手法も考案した。 標準ベンチマークの大幅な向上を報告します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-30T13:23:16Z)
• Learning Contextualised Cross-lingual Word Embeddings and Alignments for Extremely Low-Resource Languages Using Parallel Corpora [63.5286019659504]
  そこで本稿では,小さな並列コーパスに基づく文脈型言語間単語埋め込み学習手法を提案する。 本手法は,入力文の翻訳と再構成を同時に行うLSTMエンコーダデコーダモデルを用いて単語埋め込みを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-27T22:24:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。