論文の概要: ADBCMM : Acronym Disambiguation by Building Counterfactuals and Multilingual Mixing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.08991v1
• Date: Wed, 8 Dec 2021 15:08:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-19 12:27:18.998395
• Title: ADBCMM : Acronym Disambiguation by Building Counterfactuals and Multilingual Mixing
• Title（参考訳）: ADBCMM : 対数と多言語混合による単語の曖昧化
• Authors: Yixuan Weng, Fei Xia, Bin Li, Xiusheng Huang, Shizhu He, Kang Liu, Jun Zhao
• Abstract要約: 本稿では,ADBCMMと命名された頭字語曖昧化のための新しい手法を提案する。 反事実と多言語混合を構築することで、低リソース言語の性能を大幅に向上させることができる。 SDU@AAAI-22 - Shared Task 2: Acronym Disambiguationでは、提案手法がフランス語とスペイン語で1位を獲得した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.073319354895055
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scientific documents often contain a large number of acronyms. Disambiguation of these acronyms will help researchers better understand the meaning of vocabulary in the documents. In the past, thanks to large amounts of data from English literature, acronym task was mainly applied in English literature. However, for other low-resource languages, this task is difficult to obtain good performance and receives less attention due to the lack of large amount of annotation data. To address the above issue, this paper proposes an new method for acronym disambiguation, named as ADBCMM, which can significantly improve the performance of low-resource languages by building counterfactuals and multilingual mixing. Specifically, by balancing data bias in low-resource langauge, ADBCMM will able to improve the test performance outside the data set. In SDU@AAAI-22 - Shared Task 2: Acronym Disambiguation, the proposed method won first place in French and Spanish. You can repeat our results here https://github.com/WENGSYX/ADBCMM.
• Abstract（参考訳）: 科学文書には、しばしば多数の頭字語が含まれている。 これらの頭字語を曖昧にすることは、研究者が文書中の語彙の意味を理解するのに役立つだろう。 かつては、英文学の膨大なデータのおかげで、頭字語の仕事は主に英文学に適用されていた。 しかし、他の低リソース言語では、このタスクは優れた性能を得るのが困難であり、大量のアノテーションデータがないため注意を払わない。 そこで本稿では,adbcmmと名づけた頭字語不曖昧化手法を提案し,偽語と多言語混合により低リソース言語の性能を著しく向上させる手法を提案する。 具体的には、低リソースのランガウジでデータバイアスをバランスさせることで、ADBCMMはデータセット外のテストパフォーマンスを改善することができる。 SDU@AAAI-22 - Shared Task 2: Acronym Disambiguationでは、提案手法がフランス語とスペイン語で1位を獲得した。 結果をここで繰り返します。https://github.com/WENGSYX/ADBCMM。

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