論文の概要: Transferring Knowledge Distillation for Multilingual Social Event Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.03084v3
• Date: Fri, 31 Mar 2023 01:43:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-03 17:56:48.504706
• Title: Transferring Knowledge Distillation for Multilingual Social Event Detection
• Title（参考訳）: 多言語社会イベント検出のための知識蒸留
• Authors: Jiaqian Ren and Hao Peng and Lei Jiang and Jia Wu and Yongxin Tong and Lihong Wang and Xu Bai and Bo Wang and Qiang Yang
• Abstract要約: 最近発表されたグラフニューラルネットワーク(GNN)は、ソーシャルイベント検出タスクにおける有望なパフォーマンスを示している。 本稿では,多言語データストリーム中の事象を検出するために,言語間単語埋め込みを組み込んだGNNを提案する。 合成データセットと実世界のデータセットの両方の実験では、多言語データとトレーニングサンプルが不足している言語の両方において、検出に非常に効果的なフレームワークが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.663309895263666
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently published graph neural networks (GNNs) show promising performance at social event detection tasks. However, most studies are oriented toward monolingual data in languages with abundant training samples. This has left the more common multilingual settings and lesser-spoken languages relatively unexplored. Thus, we present a GNN that incorporates cross-lingual word embeddings for detecting events in multilingual data streams. The first exploit is to make the GNN work with multilingual data. For this, we outline a construction strategy that aligns messages in different languages at both the node and semantic levels. Relationships between messages are established by merging entities that are the same but are referred to in different languages. Non-English message representations are converted into English semantic space via the cross-lingual word embeddings. The resulting message graph is then uniformly encoded by a GNN model. In special cases where a lesser-spoken language needs to be detected, a novel cross-lingual knowledge distillation framework, called CLKD, exploits prior knowledge learned from similar threads in English to make up for the paucity of annotated data. Experiments on both synthetic and real-world datasets show the framework to be highly effective at detection in both multilingual data and in languages where training samples are scarce.
• Abstract（参考訳）: 最近発表されたグラフニューラルネットワーク(GNN)は、ソーシャルイベント検出タスクにおける有望なパフォーマンスを示している。 しかし、ほとんどの研究は、豊富なトレーニングサンプルを持つ言語における単言語データに向けられている。 これは、より一般的な多言語設定と、比較的未熟な話し言葉を残している。 本稿では,多言語データストリームにおけるイベント検出のための言語間埋め込みを組み込んだgnnを提案する。 最初のエクスプロイトは、GNNを多言語データで動作させることである。 このために、ノードレベルとセマンティックレベルの両方で異なる言語でメッセージを整列する構築戦略を概説する。 メッセージ間の関係は、同一だが異なる言語で参照されるエンティティをマージすることによって確立される。 非英語のメッセージ表現は、言語間埋め込みによって英語意味空間に変換される。 得られたメッセージグラフは、GNNモデルによって一様に符号化される。 より少ない言語を検出する必要がある特別な場合、CLKDと呼ばれる新しい言語間知識蒸留フレームワークは、英語の類似スレッドから学んだ事前知識を活用して、注釈付きデータの曖昧さを補う。 合成データと実世界のデータセットの両方の実験により、このフレームワークは多言語データとトレーニングサンプルが不足している言語の両方で検出に非常に効果的であることが示されている。

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