論文の概要: Models and Datasets for Cross-Lingual Summarisation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.09583v1
• Date: Sat, 19 Feb 2022 11:55:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-23 08:44:37.260053
• Title: Models and Datasets for Cross-Lingual Summarisation
• Title（参考訳）: 言語横断要約のためのモデルとデータセット
• Authors: Laura Perez-Beltrachini and Mirella Lapata
• Abstract要約: 対象言語における多文要約に関連付けられたソース言語において,長い文書を含む言語間要約コーパスを提案する。 コーパスは、チェコ語、英語、フランス語、ドイツ語の4つの言語について、12の言語対と指示をカバーしている。 言語対応のウィキペディアのタイトルから、主節と記事の本体を組み合わせることで、ウィキペディアから言語横断的な文書要約インスタンスを導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.56238251185214
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a cross-lingual summarisation corpus with long documents in a source language associated with multi-sentence summaries in a target language. The corpus covers twelve language pairs and directions for four European languages, namely Czech, English, French and German, and the methodology for its creation can be applied to several other languages. We derive cross-lingual document-summary instances from Wikipedia by combining lead paragraphs and articles' bodies from language aligned Wikipedia titles. We analyse the proposed cross-lingual summarisation task with automatic metrics and validate it with a human study. To illustrate the utility of our dataset we report experiments with multi-lingual pre-trained models in supervised, zero- and few-shot, and out-of-domain scenarios.
• Abstract（参考訳）: 対象言語における多文要約に関連するソース言語において,長い文書を含む言語間要約コーパスを提案する。 コーパスは、チェコ語、英語、フランス語、ドイツ語の4つの言語のための12の言語対と指示をカバーしており、その作成方法は他のいくつかの言語にも適用できる。 言語対応のウィキペディアのタイトルから、主節と記事の本体を組み合わせることで、ウィキペディアから言語横断的な文書要約インスタンスを導き出す。 提案した言語間要約タスクを自動メトリクスで分析し,人間の研究で検証する。 データセットの有用性を説明するために,マルチリンガル事前学習モデルを用いた教師あり,ゼロショット,少数ショット,ドメイン外シナリオの実験を報告する。

関連論文リスト

• Automatic Data Retrieval for Cross Lingual Summarization [4.759360739268894]
  言語間の要約では、ある言語で書かれたテキストを別の言語に要約する。 本研究は,英語からヒンディー語への言語間要約を実現することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-22T09:13:24Z)
• $\mu$PLAN: Summarizing using a Content Plan as Cross-Lingual Bridge [72.64847925450368]
  言語間の要約は、異なる言語で入力文書が与えられた1つの言語で要約を生成することで構成される。 この研究は、中間計画段階を言語横断橋として利用する言語横断要約へのアプローチである$mu$PLANを提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T16:25:21Z)
• Advancing Multilingual Pre-training: TRIP Triangular Document-level Pre-training for Multilingual Language Models [107.83158521848372]
  我々は,従来のモノリンガルおよびバイリンガルの目的を,グラフト法と呼ばれる新しい手法で三言語的目的に加速する分野において,最初のテキストbfTriangular Document-level textbfPre-training(textbfTRIP)を提案する。 TRIPは、3つの多言語文書レベルの機械翻訳ベンチマークと1つの言語間抽象的な要約ベンチマークで、最大3.11d-BLEU点と8.9ROUGE-L点の一貫性のある改善を含む、強力なSOTAスコアを達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-15T12:14:25Z)
• A Massively Multilingual Analysis of Cross-linguality in Shared Embedding Space [61.18554842370824]
  言語間モデルでは、多くの異なる言語に対する表現は同じ空間に存在している。 我々は,bitext検索性能の形式で,言語間アライメントのタスクベース尺度を計算した。 我々はこれらのアライメント指標の潜在的な予測因子として言語的、準言語的、および訓練関連の特徴について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-13T21:05:37Z)
• Examining Cross-lingual Contextual Embeddings with Orthogonal Structural Probes [0.2538209532048867]
  オルソゴン構造プローブ(Limisiewicz and Marevcek, 2021)では、特定の言語的特徴についてこの疑問に答えることができる。 InmBERTの文脈表現を符号化した構文(UD)と語彙(WordNet)構造情報を9つの多言語で評価した。 ゼロショットと少数ショットのクロスランガル構文解析にこの結果を適用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-10T15:03:11Z)
• Scalable Cross-lingual Document Similarity through Language-specific Concept Hierarchies [0.0]
  本稿では,並列あるいは同等のコーパスを必要としない教師なし文書類似性アルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは、文書から自動的に作成されたトピックを多言語ラベルでアノテートします。 JCR-Acquis corporaの英語、スペイン語、フランス語版で実施された実験は、同様のコンテンツによる文書の分類と分類に関する有望な結果を明らかにします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-15T10:42:40Z)
• WikiLingua: A New Benchmark Dataset for Cross-Lingual Abstractive Summarization [41.578594261746055]
  ウィキリンガ(WikiLingua)は,言語間抽象要約システムの評価のための大規模多言語データセットである。 ウィキハウ(WikiHow)は,人文者によって書かれた多種多様なトピックに関するハウツーガイドの高品質で協調的な資料である。 我々は、各記事のハウツーステップを記述するために使用されるイメージをアライメントすることで、言語間でのゴールドスタンダードな記事要約アライメントを作成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-07T00:28:05Z)
• Fine-Grained Analysis of Cross-Linguistic Syntactic Divergences [18.19093600136057]
  並列コーパスから任意の言語対の発散パターンを抽出するフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、言語間の相違の詳細な図を提供し、以前のアプローチを一般化し、完全に自動化することを示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-07T13:05:03Z)
• Bridging Linguistic Typology and Multilingual Machine Translation with Multi-View Language Representations [83.27475281544868]
  特異ベクトル標準相関解析を用いて、各情報源からどのような情報が誘導されるかを調べる。 我々の表現は類型学を組み込み、言語関係と相関関係を強化する。 次に、多言語機械翻訳のための多視点言語ベクトル空間を利用して、競合する全体的な翻訳精度を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-30T16:25:39Z)
• Multi-SimLex: A Large-Scale Evaluation of Multilingual and Cross-Lingual Lexical Semantic Similarity [67.36239720463657]
  Multi-SimLexは、12の異なる言語のデータセットをカバーする大規模な語彙リソースと評価ベンチマークである。 各言語データセットは、意味的類似性の語彙的関係に注釈付けされ、1,888のセマンティック・アライメント・コンセプト・ペアを含む。 言語間の概念の整合性のため、66の言語間セマンティック類似性データセットを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-10T17:17:01Z)

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。