論文の概要: Smelting Gold and Silver for Improved Multilingual AMR-to-Text Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.03808v1
• Date: Wed, 8 Sep 2021 17:55:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-09 13:49:59.588735
• Title: Smelting Gold and Silver for Improved Multilingual AMR-to-Text Generation
• Title（参考訳）: マルチリンガルAMR-テキスト生成における金銀の溶融
• Authors: Leonardo F. R. Ribeiro, Jonas Pfeiffer, Yue Zhang and Iryna Gurevych
• Abstract要約: AMRアノテーションの自動生成技術について検討する。 我々のモデルは、生成した銀AMRを利用する銀(機械翻訳)文で金AMRを訓練した。 我々のモデルは、ドイツ、イタリア、スペイン、中国の芸術のこれまでの状態を大きく上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.117031558677674
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent work on multilingual AMR-to-text generation has exclusively focused on data augmentation strategies that utilize silver AMR. However, this assumes a high quality of generated AMRs, potentially limiting the transferability to the target task. In this paper, we investigate different techniques for automatically generating AMR annotations, where we aim to study which source of information yields better multilingual results. Our models trained on gold AMR with silver (machine translated) sentences outperform approaches which leverage generated silver AMR. We find that combining both complementary sources of information further improves multilingual AMR-to-text generation. Our models surpass the previous state of the art for German, Italian, Spanish, and Chinese by a large margin.
• Abstract（参考訳）: 近年の多言語AMR-to-text生成の研究は、銀AMRを利用するデータ拡張戦略にのみ焦点をあてている。 しかし、これは生成されたAMRの高品質を前提としており、ターゲットタスクへの転送可能性を制限する可能性がある。 本稿では,amrアノテーションを自動生成する様々な手法について検討し,どの情報源がより多言語的結果をもたらすかを検討する。 我々のモデルは、生成銀AMRを利用する銀(機械翻訳)文で金AMRを訓練した。 相補的な情報ソースの組み合わせにより、多言語AMR-テキスト生成がさらに向上することがわかった。 我々のモデルは、ドイツ、イタリア、スペイン、中国の芸術のこれまでの状態を大きく上回っている。

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