論文の概要: Zero-shot Cross-lingual Conversational Semantic Role Labeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.04914v1
• Date: Mon, 11 Apr 2022 07:29:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-12 13:50:24.155720
• Title: Zero-shot Cross-lingual Conversational Semantic Role Labeling
• Title（参考訳）: ゼロショット対話的意味的役割ラベリング
• Authors: Han Wu, Haochen Tan, Kun Xu, Shuqi Liu, Lianwei Wu and Linqi Song
• Abstract要約: ゼロショットクロスランガルCSRLを実現するための効果的な手法を提案する。 本モデルは,階層エンコーダを用いた言語に依存しない,対話型構造認識,意味的にリッチな表現を暗黙的に学習する。 英語における質問文書き直しタスクや,英語,ドイツ語,日本語における多方向対話応答生成タスクなど,中国語以外の会話タスクに対するCSRLの有用性を確認した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.28068025468505
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: While conversational semantic role labeling (CSRL) has shown its usefulness on Chinese conversational tasks, it is still under-explored in non-Chinese languages due to the lack of multilingual CSRL annotations for the parser training. To avoid expensive data collection and error-propagation of translation-based methods, we present a simple but effective approach to perform zero-shot cross-lingual CSRL. Our model implicitly learns language-agnostic, conversational structure-aware and semantically rich representations with the hierarchical encoders and elaborately designed pre-training objectives. Experimental results show that our model outperforms all baselines by large margins on two newly collected English CSRL test sets. More importantly, we confirm the usefulness of CSRL to non-Chinese conversational tasks such as the question-in-context rewriting task in English and the multi-turn dialogue response generation tasks in English, German and Japanese by incorporating the CSRL information into the downstream conversation-based models. We believe this finding is significant and will facilitate the research of non-Chinese dialogue tasks which suffer the problems of ellipsis and anaphora.
• Abstract（参考訳）: 会話の意味的役割ラベル付け (CSRL) は中国語の会話課題に有用であるが, パーサー訓練に多言語CSRLアノテーションが欠如しているため, 中国語以外の言語では未探索である。 高いデータ収集と翻訳に基づく手法の誤り伝播を避けるため,ゼロショット言語間csrlを行うための単純かつ効果的な手法を提案する。 本モデルは,階層エンコーダと精巧に設計された事前学習目標を用いて,言語に依存しない,対話型構造認識と意味豊かな表現を暗黙的に学習する。 実験結果から,新たに収集した2つの英語CSRLテストセットにおいて,本モデルがすべてのベースラインを大きなマージンで上回ることがわかった。 さらに,CSRL情報を下流の会話ベースモデルに組み込むことで,英語・ドイツ語・日本語の質問文書き直しタスクや多ターン対話応答生成タスクなど,中国語以外の会話タスクに対するCSRLの有用性を確認した。 この発見は重要であり、エリプシスとアナフォラの問題に苦しむ非中国語対話タスクの研究が促進されると信じている。

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