論文の概要: Multilingual Compositional Wikidata Questions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.03509v1
• Date: Sat, 7 Aug 2021 19:40:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-11 09:52:16.660423
• Title: Multilingual Compositional Wikidata Questions
• Title（参考訳）: 多言語構成ウィキデータ質問
• Authors: Ruixiang Cui, Rahul Aralikatte, Heather Lent, Daniel Hershcovich
• Abstract要約: ウィキデータに基づく複数言語で並列な問合せ対のデータセットを作成する手法を提案する。 このデータを使って、ヘブライ語、カンナダ語、中国語、英語のセマンティクスをトレーニングし、多言語セマンティクス解析の現在の強みと弱点をよりよく理解します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.602430657819564
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Semantic parsing allows humans to leverage vast knowledge resources through natural interaction. However, parsers are mostly designed for and evaluated on English resources, such as CFQ (Keysers et al., 2020), the current standard benchmark based on English data generated from grammar rules and oriented towards Freebase, an outdated knowledge base. We propose a method for creating a multilingual, parallel dataset of question-query pairs, grounded in Wikidata, and introduce such a dataset called Compositional Wikidata Questions (CWQ). We utilize this data to train and evaluate semantic parsers for Hebrew, Kannada, Chinese and English, to better understand the current strengths and weaknesses of multilingual semantic parsing. Experiments on zero-shot cross-lingual transfer demonstrate that models fail to generate valid queries even with pretrained multilingual encoders. Our methodology, dataset and results will facilitate future research on semantic parsing in more realistic and diverse settings than has been possible with existing resources.
• Abstract（参考訳）: セマンティック解析により、人間は自然な相互作用を通じて膨大な知識資源を活用できる。 しかし、パーサーは主に、文法規則から生成された英語データに基づいた現在の標準ベンチマークであるcfq(keysers et al., 2020)のような英語リソース向けに設計され、評価されている。 本稿では,ウィキデータに基づく複数言語で並列な問合せペアのデータセットを作成する手法を提案し,構成ウィキデータ質問 (CWQ) と呼ばれるデータセットを提案する。 このデータを用いて,ヘブライ語,カンナダ語,中国語,英語のセマンティクスパーサーを訓練し,評価し,多言語セマンティクス解析の強みと弱みをよりよく理解する。 ゼロショットクロスリンガルトランスファーの実験では、事前訓練された多言語エンコーダでもモデルが有効なクエリを生成していないことが示されている。 我々の方法論、データセット、そしてその結果は、既存のリソースよりも現実的で多様な設定でのセマンティック解析の今後の研究に役立つだろう。

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