論文の概要: TyDiP: A Dataset for Politeness Classification in Nine Typologically Diverse Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16496v1
• Date: Tue, 29 Nov 2022 18:58:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-30 16:02:49.927180
• Title: TyDiP: A Dataset for Politeness Classification in Nine Typologically Diverse Languages
• Title（参考訳）: TyDiP:9言語多言語におけるポリテネス分類のためのデータセット
• Authors: Anirudh Srinivasan, Eunsol Choi
• Abstract要約: 類型的多様言語9言語における丁寧さ現象について検討する。 それぞれの言語で500の例に対して3方向の丁寧なアノテーションを含むデータセットであるTyDiPを作成します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.540256516320326
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study politeness phenomena in nine typologically diverse languages. Politeness is an important facet of communication and is sometimes argued to be cultural-specific, yet existing computational linguistic study is limited to English. We create TyDiP, a dataset containing three-way politeness annotations for 500 examples in each language, totaling 4.5K examples. We evaluate how well multilingual models can identify politeness levels -- they show a fairly robust zero-shot transfer ability, yet fall short of estimated human accuracy significantly. We further study mapping the English politeness strategy lexicon into nine languages via automatic translation and lexicon induction, analyzing whether each strategy's impact stays consistent across languages. Lastly, we empirically study the complicated relationship between formality and politeness through transfer experiments. We hope our dataset will support various research questions and applications, from evaluating multilingual models to constructing polite multilingual agents.
• Abstract（参考訳）: 類型的多様言語9言語における丁寧さ現象について検討する。 丁寧さはコミュニケーションの重要な側面であり、文化的に特有であるが、既存の計算言語学の研究は英語に限られている。 tydipは、各言語で500例の3方向の丁寧なアノテーションを含むデータセットで、総計4.5k例です。 我々は、多言語モデルが丁寧さのレベルをいかに正確に識別できるかを評価する -- かなり堅牢なゼロショット転送能力を示すが、推定された人間の正確さにかなり不足する。 さらに、英語の丁寧性戦略レキシコンを、自動翻訳と語彙誘導によって9つの言語にマッピングし、各戦略の影響が言語間で一定であるかどうかを解析する。 最後に,伝達実験を通して形式性と丁寧さの複雑な関係を実証的に研究する。 我々は,多言語モデルの評価から丁寧な多言語エージェントの構築に至るまで,我々のデータセットが様々な研究課題や応用をサポートすることを願っている。

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