Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Dataset and Baselines for Multilingual Reply Suggestion

論文の概要: A Dataset and Baselines for Multilingual Reply Suggestion

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.02017v1
Date: Thu, 3 Jun 2021 17:36:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-04 12:20:02.234920
Title: A Dataset and Baselines for Multilingual Reply Suggestion
Title（参考訳）: 多言語応答提案のためのデータセットとベースライン
Authors: Mozhi Zhang, Wei Wang, Budhaditya Deb, Guoqing Zheng, Milad Shokouhi, Ahmed Hassan Awadallah
Abstract要約: MRSは10言語からなる多言語応答提案データセットである。 MRSは、1) 一定の集合から応答を選択する検索モデルと、2) ゼロから応答を生成する生成モデルである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 27.75969288439418
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Reply suggestion models help users process emails and chats faster. Previous work only studies English reply suggestion. Instead, we present MRS, a multilingual reply suggestion dataset with ten languages. MRS can be used to compare two families of models: 1) retrieval models that select the reply from a fixed set and 2) generation models that produce the reply from scratch. Therefore, MRS complements existing cross-lingual generalization benchmarks that focus on classification and sequence labeling tasks. We build a generation model and a retrieval model as baselines for MRS. The two models have different strengths in the monolingual setting, and they require different strategies to generalize across languages. MRS is publicly available at https://github.com/zhangmozhi/mrs.
Abstract（参考訳）: replyの提案モデルは、メールやチャットの処理を高速化する。前回の研究は英語による回答のみである。代わりに、10言語からなる多言語リプライ提案データセットmrsを提案する。 mrsは、1)固定された集合から応答を選択する検索モデル、2)スクラッチから応答を生成する生成モデルという2種類のモデルを比較するのに使うことができる。したがって、mrsは分類とシーケンスラベリングタスクに焦点を当てた既存の言語間一般化ベンチマークを補完する。 MRSのベースラインとして生成モデルと検索モデルを構築した。 2つのモデルは単言語環境において異なる強みを持ち、言語をまたいで一般化するために異なる戦略を必要とする。 MRSはhttps://github.com/zhangmozhi/mrs.comで公開されている。

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