論文の概要: On the Transferability of Neural Models of Morphological Analogies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.03938v1
- Date: Mon, 9 Aug 2021 11:08:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-10 21:50:39.187502
- Title: On the Transferability of Neural Models of Morphological Analogies
- Title(参考訳): 形態素アナロジーの神経モデルの伝達性について
- Authors: Safa Alsaidi, Amandine Decker, Puthineath Lay, Esteban Marquer,
Pierre-Alexandre Murena, Miguel Couceiro
- Abstract要約: 本稿では,形態的課題に焦点をあて,形態的類似を検出するための深層学習手法を提案する。
我々は、我々のフレームワークが言語間でどのように移行するかを示す実証的研究を行い、これらの言語間の興味深い類似点と相違点を強調します。
これらの結果を踏まえ、多言語形態モデルの構築の可能性についても論じる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.89271130004391
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Analogical proportions are statements expressed in the form "A is to B as C
is to D" and are used for several reasoning and classification tasks in
artificial intelligence and natural language processing (NLP). In this paper,
we focus on morphological tasks and we propose a deep learning approach to
detect morphological analogies. We present an empirical study to see how our
framework transfers across languages, and that highlights interesting
similarities and differences between these languages. In view of these results,
we also discuss the possibility of building a multilingual morphological model.
- Abstract(参考訳): 分析比例は「A is to B as C is to D」という形で表現され、人工知能や自然言語処理(NLP)におけるいくつかの推論や分類に用いられている。
本稿では形態素課題に着目し,形態素類似性を検出するための深層学習手法を提案する。
我々は、我々のフレームワークが言語間でどのように移行するかを示す実証的研究を行い、これらの言語間の興味深い類似点と相違点を強調します。
これらの結果から,多言語形態素モデルの構築の可能性についても考察する。
関連論文リスト
- Explicit Morphological Knowledge Improves Pre-training of Language
Models for Hebrew [19.4968960182412]
事前学習フェーズに明示的な形態的知識を組み込むことで、形態学的に豊かな言語に対するPLMの性能を向上させることができるという仮説を考察する。
本研究では, モデルが生テキスト以外の形態的手がかりを活用できるように, 様々な形態的トークン化手法を提案する。
実験により, 形態素によるトークン化は, 標準言語に依存しないトークン化と比較して, 改良された結果を示すことが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-01T17:02:49Z) - Agentivit\`a e telicit\`a in GilBERTo: implicazioni cognitive [77.71680953280436]
本研究の目的は,トランスフォーマーに基づくニューラルネットワークモデルが語彙意味論を推論するかどうかを検討することである。
考慮される意味的性質は、テリシティ(定性とも組み合わされる)と作用性である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-06T10:52:22Z) - Same Neurons, Different Languages: Probing Morphosyntax in Multilingual
Pre-trained Models [84.86942006830772]
多言語事前学習モデルは文法に関する言語・ユニバーサルの抽象化を導出できると推測する。
43の言語と14のモルフォシンタクティックなカテゴリーで、最先端のニューロンレベルのプローブを用いて、初めて大規模な実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-04T12:22:31Z) - Dependency-based Mixture Language Models [53.152011258252315]
依存性に基づく混合言語モデルを紹介する。
より詳しくは、依存関係モデリングの新たな目的により、まずニューラルネットワークモデルを訓練する。
次に、前回の依存性モデリング確率分布と自己意図を混合することにより、次の確率を定式化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-19T06:28:30Z) - A Latent-Variable Model for Intrinsic Probing [94.61336186402615]
固有プローブ構築のための新しい潜在変数定式化を提案する。
我々は、事前訓練された表現が言語間交互に絡み合ったモルフォシンタクスの概念を発達させる経験的証拠を見出した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-20T15:01:12Z) - Tackling Morphological Analogies Using Deep Learning -- Extended Version [8.288496996031684]
分析比例は "A is to B as C is to D" という形の言明である
本稿では,Deep Learningを用いて形態的類似を検知し,解決する手法を提案する。
複数の言語にまたがる類似検出と分解能において,本モデルの競合性能を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-09T13:45:23Z) - A Neural Approach for Detecting Morphological Analogies [7.89271130004391]
分析比例は "A is to B as C is to D" という形の言明である
形態的類似を検出するための深層学習手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-09T11:21:55Z) - A Comparative Study of Lexical Substitution Approaches based on Neural
Language Models [117.96628873753123]
本稿では,一般的なニューラル言語とマスキング言語モデルの大規模比較研究について述べる。
目的語に関する情報を適切に注入すれば,SOTA LMs/MLMsによって達成された既に競合する結果をさらに改善できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-29T18:43:22Z) - Evaluating Transformer-Based Multilingual Text Classification [55.53547556060537]
我々は,NLPツールが構文的・形態学的に異なる言語で不平等に機能すると主張している。
実験研究を支援するために,単語順と形態的類似度指標を算出した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-29T03:34:53Z) - A Systematic Analysis of Morphological Content in BERT Models for
Multiple Languages [2.345305607613153]
本研究は、形態学的内容に対するBERTスタイルモデルの隠れ表現を探索する実験について述べる。
目的は、形態的特徴と特徴値の形で、個別の言語構造が5つのヨーロッパ言語に対する事前学習された言語モデルのベクトル表現と注意分布にどの程度存在するかを検討することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-06T22:50:27Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。