Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multilingual Extraction and Categorization of Lexical Collocations with Graph-aware Transformers

論文の概要: Multilingual Extraction and Categorization of Lexical Collocations with Graph-aware Transformers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11456v1
Date: Mon, 23 May 2022 16:47:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-24 17:02:25.410971
Title: Multilingual Extraction and Categorization of Lexical Collocations with Graph-aware Transformers
Title（参考訳）: グラフ認識トランスフォーマーを用いた語彙コロケーションの多言語抽出と分類
Authors: Luis Espinosa-Anke and Alexander Shvets and Alireza Mohammadshahi and James Henderson and Leo Wanner
Abstract要約: 我々は,グラフ対応トランスフォーマアーキテクチャにより拡張されたBERTに基づくシーケンスタグ付けモデルを提案し,コンテキストにおけるコロケーション認識の課題について評価した。以上の結果から, モデルアーキテクチャにおける構文的依存関係を明示的に符号化することは有用であり, 英語, スペイン語, フランス語におけるコロケーションのタイプ化の差異について考察する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 86.64972552583941
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recognizing and categorizing lexical collocations in context is useful for language learning, dictionary compilation and downstream NLP. However, it is a challenging task due to the varying degrees of frozenness lexical collocations exhibit. In this paper, we put forward a sequence tagging BERT-based model enhanced with a graph-aware transformer architecture, which we evaluate on the task of collocation recognition in context. Our results suggest that explicitly encoding syntactic dependencies in the model architecture is helpful, and provide insights on differences in collocation typification in English, Spanish and French.
Abstract（参考訳）: 文脈における語彙的コロケーションの認識と分類は,言語学習,辞書編集,下流NLPに有用である。しかし,凍った語彙のコロケーションが多種多様であることから,困難な課題である。本稿では,グラフ対応トランスフォーマアーキテクチャにより拡張されたBERTに基づくシーケンスタグ付けモデルを提案し,コンテキストにおけるコロケーション認識の課題について評価する。その結果,モデルアーキテクチャにおける構文依存を明示的にエンコードすることは有用であり,英語,スペイン語,フランス語のコロケーション型化の違いについての知見が得られる。

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