論文の概要: ALEXSIS-PT: A New Resource for Portuguese Lexical Simplification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.09034v2
• Date: Fri, 9 Feb 2024 15:30:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-12 21:32:35.884302
• Title: ALEXSIS-PT: A New Resource for Portuguese Lexical Simplification
• Title（参考訳）: ALEXSIS-PT:ポルトガルの語彙単純化のための新しいリソース
• Authors: Kai North, Marcos Zampieri, Tharindu Ranasinghe
• Abstract要約: ALEXSIS-PTは、387の複雑な単語に対する9,605の候補置換を含むブラジルポルトガル語LSのための新しい多候補データセットである。 本データセットでは,mDistilBERT,mBERT,XLM-R,BERTimbauの4つの代用生成モデルを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.101023503289856
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Lexical simplification (LS) is the task of automatically replacing complex words for easier ones making texts more accessible to various target populations (e.g. individuals with low literacy, individuals with learning disabilities, second language learners). To train and test models, LS systems usually require corpora that feature complex words in context along with their candidate substitutions. To continue improving the performance of LS systems we introduce ALEXSIS-PT, a novel multi-candidate dataset for Brazilian Portuguese LS containing 9,605 candidate substitutions for 387 complex words. ALEXSIS-PT has been compiled following the ALEXSIS protocol for Spanish opening exciting new avenues for cross-lingual models. ALEXSIS-PT is the first LS multi-candidate dataset that contains Brazilian newspaper articles. We evaluated four models for substitute generation on this dataset, namely mDistilBERT, mBERT, XLM-R, and BERTimbau. BERTimbau achieved the highest performance across all evaluation metrics.
• Abstract（参考訳）: lexical simplification (ls) は、複雑な単語を自動的に置き換えて、テキストをさまざまなターゲット集団(リテラシーの低い個人、学習障害を持つ個人、第二言語学習者など)に使いやすくするタスクである。 モデルのトレーニングとテストには、LSシステムは通常、複雑な単語をコンテキストに含むコーパスと、候補の置換を必要とする。 ALEXSIS-PTは387の複雑な単語に対する9,605の候補置換を含むブラジルポルトガル語LSのための新しい多候補データセットである。 ALEXSIS-PTは、スペイン語のALEXSISプロトコルに従ってコンパイルされ、言語横断モデルのためのエキサイティングな新しい道を開いた。 ALEXSIS-PTは、ブラジルの新聞記事を含む最初のLSマルチ候補データセットである。 本データセットでは,mDistilBERT,mBERT,XLM-R,BERTimbauの4つの代用生成モデルについて検討した。 BERTimbauはすべての評価指標で最高のパフォーマンスを達成した。

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