論文の概要: PENELOPIE: Enabling Open Information Extraction for the Greek Language through Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.15075v1
• Date: Sun, 28 Mar 2021 08:01:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-31 10:55:02.247333
• Title: PENELOPIE: Enabling Open Information Extraction for the Greek Language through Machine Translation
• Title（参考訳）: PENELOPIE: 機械翻訳によるギリシア語のオープン情報抽出の実現
• Authors: Dimitris Papadopoulos, Nikolaos Papadakis and Nikolaos Matsatsinis
• Abstract要約: EACL 2021 SRWは,高リソース言語と低リソース言語のギャップを埋めることを目的とした方法論である。 我々は、トランスフォーマーアーキテクチャに基づいて、英語からギリシャ語、ギリシャ語への翻訳(nmt)モデルを構築した。 我々はこれらのNMTモデルを利用してギリシア語のテキストの英訳をNLPパイプラインの入力として作成し、一連の前処理と三重抽出タスクを適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.30938904602244344
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper we present our submission for the EACL 2021 SRW; a methodology that aims at bridging the gap between high and low-resource languages in the context of Open Information Extraction, showcasing it on the Greek language. The goals of this paper are twofold: First, we build Neural Machine Translation (NMT) models for English-to-Greek and Greek-to-English based on the Transformer architecture. Second, we leverage these NMT models to produce English translations of Greek text as input for our NLP pipeline, to which we apply a series of pre-processing and triple extraction tasks. Finally, we back-translate the extracted triples to Greek. We conduct an evaluation of both our NMT and OIE methods on benchmark datasets and demonstrate that our approach outperforms the current state-of-the-art for the Greek natural language.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,オープンインフォメーション抽出の文脈において,高リソース言語と低リソース言語のギャップを埋めることを目的とした方法論であるEACL 2021 SRWの提出について述べる。 第一に、トランスフォーマーアーキテクチャに基づいて、英語からギリシャ語、ギリシャ語への翻訳のためのニューラルマシン翻訳(NMT)モデルを構築する。 第二に、これらのNMTモデルを利用して、NLPパイプラインの入力としてギリシャ語のテキストの英語翻訳を作成し、一連の前処理と三重抽出タスクを適用します。 最後に、抽出したトリプルをギリシャ語にバックトランスレートします。 我々はNMT法とOIE法の両方をベンチマークデータセット上で評価し、我々のアプローチがギリシャの自然言語の最先端技術よりも優れていることを示す。

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