論文の概要: Sememe Prediction for BabelNet Synsets using Multilingual and Multimodal Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.07426v1
• Date: Mon, 14 Mar 2022 18:37:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-16 12:41:30.408170
• Title: Sememe Prediction for BabelNet Synsets using Multilingual and Multimodal Information
• Title（参考訳）: 多言語・多モーダル情報を用いたBabelNetのセメム予測
• Authors: Fanchao Qi, Chuancheng Lv, Zhiyuan Liu, Xiaojun Meng, Maosong Sun, Hai-Tao Zheng
• Abstract要約: セメムナレッジベース(KB)は、手動でセメムでアノテートすることで構築される。 既存のSememe KBはいくつかの言語しかサポートしていないため、Sememeの利用を妨げている。 本稿では,多言語百科事典BabelNetをベースとした多言語セメムKBの構築を目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.24684041258747
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In linguistics, a sememe is defined as the minimum semantic unit of languages. Sememe knowledge bases (KBs), which are built by manually annotating words with sememes, have been successfully applied to various NLP tasks. However, existing sememe KBs only cover a few languages, which hinders the wide utilization of sememes. To address this issue, the task of sememe prediction for BabelNet synsets (SPBS) is presented, aiming to build a multilingual sememe KB based on BabelNet, a multilingual encyclopedia dictionary. By automatically predicting sememes for a BabelNet synset, the words in many languages in the synset would obtain sememe annotations simultaneously. However, previous SPBS methods have not taken full advantage of the abundant information in BabelNet. In this paper, we utilize the multilingual synonyms, multilingual glosses and images in BabelNet for SPBS. We design a multimodal information fusion model to encode and combine this information for sememe prediction. Experimental results show the substantial outperformance of our model over previous methods (about 10 MAP and F1 scores). All the code and data of this paper can be obtained at https://github.com/thunlp/MSGI.
• Abstract（参考訳）: 言語学では、セメムは言語の最小意味単位として定義される。 sememe knowledge bases (kbs) は、単語をsememeで注釈することで構築され、様々なnlpタスクにうまく適用されている。 しかし、既存のセメムkbは少数の言語しかカバーしていないため、セメムの幅広い利用を妨げている。 この問題に対処するために,多言語百科事典babelnetに基づく多言語セメムkbの構築を目的とした,babelnet synsets(spbs)のセメム予測タスクを提案する。 バベルネットシンセットのセメムを自動的に予測することによって、シンセット内の多くの言語の単語が同時にセメムアノテーションを取得する。 しかし、以前のSPBS法はBabelNetの豊富な情報を十分に活用していない。 本稿では,SPBSのためのBabelNetにおける多言語同義語,多言語グルース,画像を利用する。 我々は,この情報をエンコードし,組み合わせたマルチモーダル情報融合モデルを設計し,セメム予測を行う。 実験の結果,従来の手法(約10 MAP,F1 スコア)に比べて,モデルの性能は大幅に向上した。 この論文のコードとデータは、https://github.com/thunlp/MSGIで入手できる。

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