論文の概要: ArNLI: Arabic Natural Language Inference for Entailment and Contradiction Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.13953v1
• Date: Wed, 28 Sep 2022 09:37:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-29 15:54:20.291140
• Title: ArNLI: Arabic Natural Language Inference for Entailment and Contradiction Detection
• Title（参考訳）: arnli: 帰結と矛盾検出のためのアラビア語自然言語推論
• Authors: Khloud Al Jallad, Nada Ghneim
• Abstract要約: われわれは12k以上の文からなるデータセットを作成し、ArNLIと命名した。 本研究では,言語モデルベクトルと組み合わされた矛盾ベクトルを機械学習モデルへの入力として用い,アラビア語における文対の矛盾を検出する手法を提案する。 その結果, PHEME, SICK, ArNLIの精度は99%, 60%, 75%であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8275108630751844
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Natural Language Inference (NLI) is a hot topic research in natural language processing, contradiction detection between sentences is a special case of NLI. This is considered a difficult NLP task which has a big influence when added as a component in many NLP applications, such as Question Answering Systems, text Summarization. Arabic Language is one of the most challenging low-resources languages in detecting contradictions due to its rich lexical, semantics ambiguity. We have created a data set of more than 12k sentences and named ArNLI, that will be publicly available. Moreover, we have applied a new model inspired by Stanford contradiction detection proposed solutions on English language. We proposed an approach to detect contradictions between pairs of sentences in Arabic language using contradiction vector combined with language model vector as an input to machine learning model. We analyzed results of different traditional machine learning classifiers and compared their results on our created data set (ArNLI) and on an automatic translation of both PHEME, SICK English data sets. Best results achieved using Random Forest classifier with an accuracy of 99%, 60%, 75% on PHEME, SICK and ArNLI respectively.
• Abstract（参考訳）: 自然言語推論(NLI)は自然言語処理におけるホットトピック研究であり、文間の矛盾検出はNLIの特別な場合である。 これは、質問応答システム、テキスト要約など、多くのNLPアプリケーションでコンポーネントとして追加されたときに大きな影響を与える難しいNLPタスクであると考えられている。 アラビア語は、語彙の豊富な意味論的曖昧さから矛盾を検出する上で、最も難しい低資源言語の一つである。 われわれは12k以上の文からなるデータセットを作成し、ArNLIと命名した。 さらに, スタンフォード矛盾検出に触発された新しいモデルを適用し, 提案手法を英語に適用した。 本研究では,言語モデルベクトルと組み合わされた矛盾ベクトルを機械学習モデルへの入力として用いて,アラビア語の文対の矛盾を検出する手法を提案する。 我々は、従来の機械学習分類器の結果を分析し、作成したデータセット(ArNLI)とPHEMEとSICKの英語データセットの自動翻訳結果を比較した。 その結果, PHEME, SICK, ArNLIの精度は99%, 60%, 75%であった。

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