論文の概要: Multilingual Coreference Resolution with Harmonized Annotations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.12088v1
• Date: Mon, 26 Jul 2021 10:11:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-27 16:11:57.796660
• Title: Multilingual Coreference Resolution with Harmonized Annotations
• Title（参考訳）: 調和アノテーションを用いた多言語照合
• Authors: Ond\v{r}ej Pra\v{z}\'ak, Miloslav Konop\'ik, Jakub Sido
• Abstract要約: 新たに作成した多言語コーパスCorefUDを用いてコア参照分解実験を行う。 チェコ語、ロシア語、ポーランド語、ドイツ語、スペイン語、カタルーニャ語などです。 マルチリンガルな実験でトレーニングデータを組み合わせて、スラヴ語とすべての言語の2つの結合モデルをトレーニングします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this paper, we present coreference resolution experiments with a newly created multilingual corpus CorefUD. We focus on the following languages: Czech, Russian, Polish, German, Spanish, and Catalan. In addition to monolingual experiments, we combine the training data in multilingual experiments and train two joined models -- for Slavic languages and for all the languages together. We rely on an end-to-end deep learning model that we slightly adapted for the CorefUD corpus. Our results show that we can profit from harmonized annotations, and using joined models helps significantly for the languages with smaller training data.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,新たに開発した多言語コーパスcorefudを用いたコリファレンスレゾリューション実験を提案する。 チェコ語、ロシア語、ポーランド語、ドイツ語、スペイン語、カタルーニャ語などである。 単言語実験に加えて,多言語実験におけるトレーニングデータを結合し,スラヴ語とすべての言語を対象とした2つの結合モデルの訓練を行った。 私たちは、CorefUDコーパスにわずかに適応したエンドツーエンドのディープラーニングモデルに依存しています。 その結果、調和したアノテーションから利益を得ることができ、結合モデルを使用することで、より少ないトレーニングデータを持つ言語に大いに役立ちます。

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