論文の概要: MINION: a Large-Scale and Diverse Dataset for Multilingual Event Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05958v1
• Date: Fri, 11 Nov 2022 02:09:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 16:05:10.039951
• Title: MINION: a Large-Scale and Diverse Dataset for Multilingual Event Detection
• Title（参考訳）: MINION:多言語イベント検出のための大規模・多言語データセット
• Authors: Amir Pouran Ben Veyseh, Minh Van Nguyen, Franck Dernoncourt, and Thien Huu Nguyen
• Abstract要約: Event Detection (ED) は、テキスト中のイベント参照のトリガーワードを識別し、分類するタスクである。 主な疑問は、既存のEDモデルが異なる言語でどれだけうまく機能するか、EDが他の言語でどの程度困難であるか、EDの知識とアノテーションが言語間でどの程度うまく伝達できるかである。 EDのための大規模多言語データセット(MINION)を導入し、8つの異なる言語でのイベントを一貫してアノテートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.46122357928041
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Event Detection (ED) is the task of identifying and classifying trigger words of event mentions in text. Despite considerable research efforts in recent years for English text, the task of ED in other languages has been significantly less explored. Switching to non-English languages, important research questions for ED include how well existing ED models perform on different languages, how challenging ED is in other languages, and how well ED knowledge and annotation can be transferred across languages. To answer those questions, it is crucial to obtain multilingual ED datasets that provide consistent event annotation for multiple languages. There exist some multilingual ED datasets; however, they tend to cover a handful of languages and mainly focus on popular ones. Many languages are not covered in existing multilingual ED datasets. In addition, the current datasets are often small and not accessible to the public. To overcome those shortcomings, we introduce a new large-scale multilingual dataset for ED (called MINION) that consistently annotates events for 8 different languages; 5 of them have not been supported by existing multilingual datasets. We also perform extensive experiments and analysis to demonstrate the challenges and transferability of ED across languages in MINION that in all call for more research effort in this area.
• Abstract（参考訳）: Event Detection (ED) は、テキスト中のイベント参照のトリガーワードを識別し、分類するタスクである。 近年、英語テキストの研究が盛んに行われているが、他の言語におけるEDの課題は明らかに研究されていない。 非英語の言語に切り替える上で、EDの重要な研究課題は、既存のEDモデルが異なる言語でどれだけうまく機能するか、EDが他の言語でどの程度困難であるか、EDの知識とアノテーションが言語間でどの程度うまく伝達できるか、などである。 これらの質問に答えるためには、複数の言語に一貫したイベントアノテーションを提供する多言語edデータセットを得ることが不可欠である。 いくつかの多言語EDデータセットがあるが、それらは少数の言語をカバーし、主に人気のあるものに焦点を当てる傾向がある。 多くの言語は既存の多言語EDデータセットではカバーされていない。 加えて、現在のデータセットは小さく、一般にはアクセスできないことが多い。 これらの欠点を克服するために、ED(MINIONと呼ばれる)用の大規模多言語データセットを導入し、8つの異なる言語でのイベントを一貫してアノテートする。 我々はまた、この領域におけるさらなる研究努力を求める MINION における言語間のEDの課題と伝達可能性を示すために、広範な実験と分析を行った。

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