論文の概要: Zero-shot Cross-Linguistic Learning of Event Semantics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.02356v1
• Date: Tue, 5 Jul 2022 23:18:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-07 13:14:46.173608
• Title: Zero-shot Cross-Linguistic Learning of Event Semantics
• Title（参考訳）: イベントセマンティクスのゼロショットクロス言語学習
• Authors: Malihe Alikhani, Thomas Kober, Bashar Alhafni, Yue Chen, Mert Inan, Elizabeth Nielsen, Shahab Raji, Mark Steedman, Matthew Stone
• Abstract要約: アラビア語、中国語、ファルシ語、ドイツ語、ロシア語、トルコ語にまたがる画像のキャプションを見る。 我々は,この言語について注釈付きデータを全く見ていないにもかかわらず,ある言語に対して語彙的側面が予測可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.997873309702225
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Typologically diverse languages offer systems of lexical and grammatical aspect that allow speakers to focus on facets of event structure in ways that comport with the specific communicative setting and discourse constraints they face. In this paper, we look specifically at captions of images across Arabic, Chinese, Farsi, German, Russian, and Turkish and describe a computational model for predicting lexical aspects. Despite the heterogeneity of these languages, and the salient invocation of distinctive linguistic resources across their caption corpora, speakers of these languages show surprising similarities in the ways they frame image content. We leverage this observation for zero-shot cross-lingual learning and show that lexical aspects can be predicted for a given language despite not having observed any annotated data for this language at all.
• Abstract（参考訳）: タイプ論的に多様な言語は語彙的および文法的な側面のシステムを提供し、話し手は特定のコミュニケーション設定や会話の制約を満たした方法でイベント構造の対面に集中することができる。 本稿では,アラビア語,中国語,ファルシ語,ドイツ語,ロシア語,トルコ語の画像のキャプションに着目し,語彙的側面を予測するための計算モデルについて述べる。 これらの言語の多様性や、キャプションコーパス全体にわたる独特の言語資源の敬遠にもかかわらず、これらの言語の話者は、画像コンテンツの枠組みに驚くべき類似性を示している。 我々は,この観察をゼロショット言語間学習に活用し,アノテートされていない言語に対して語彙的側面が予測可能であることを示した。

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