論文の概要: Multi-VALUE: A Framework for Cross-Dialectal English NLP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08011v1
• Date: Thu, 15 Dec 2022 18:17:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-16 16:41:30.996725
• Title: Multi-VALUE: A Framework for Cross-Dialectal English NLP
• Title（参考訳）: Multi-VALUE: クロスプラットフォーム英語NLPフレームワーク
• Authors: Caleb Ziems, William Held, Jingfeng Yang, Diyi Yang
• Abstract要約: 我々は50の英語方言にまたがる制御可能なルールベースの翻訳システムを構築した。 このシステムを用いて、質問応答、機械翻訳、意味解析タスクのためのストレステストを構築します。 私たちはチカノやインド英語のネイティブスピーカーと提携して、人気のあるCoQAタスクの新しいゴールドスタンダード版をリリースしています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.92597675805877
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Dialect differences caused by regional, social, and economic barriers cause performance discrepancies for many groups of users of language technology. Fair, inclusive, and equitable language technology must critically be dialect invariant, meaning that performance remains constant over dialectal shifts. Current English systems often fall significantly short of this ideal since they are designed and tested on a single dialect: Standard American English. We introduce Multi-VALUE -- a suite of resources for evaluating and achieving English dialect invariance. We build a controllable rule-based translation system spanning 50 English dialects and a total of 189 unique linguistic features. Our translation maps Standard American English text to synthetic form of each dialect, which uses an upper-bound on the natural density of features in that dialect. First, we use this system to build stress tests for question answering, machine translation, and semantic parsing tasks. Stress tests reveal significant performance disparities for leading models on non-standard dialects. Second, we use this system as a data augmentation technique to improve the dialect robustness of existing systems. Finally, we partner with native speakers of Chicano and Indian English to release new gold-standard variants of the popular CoQA task.
• Abstract（参考訳）: 地域、社会的、経済的障壁によって引き起こされる方言の違いは、言語技術の多くのグループのユーザーにとってパフォーマンスの相違を引き起こす。 公平で包括的で公平な言語技術は、方言の不変性に批判的でなければならない。 現在の英語のシステムは、1つの方言(標準アメリカ英語)で設計・テストされているため、この理想をかなり満たしていないことが多い。 英語の方言の不変性を評価および達成するためのリソーススイートであるMulti-VALUEを紹介する。 我々は50の英語方言と189の言語的特徴にまたがる制御可能なルールベースの翻訳システムを構築した。 私たちの翻訳は、標準アメリカ英語のテキストをそれぞれの方言の合成形式にマッピングし、その方言の特徴の自然な密度を上界で用いている。 まず、このシステムを用いて、質問応答、機械翻訳、意味解析タスクのためのストレステストを構築します。 ストレステストは、非標準方言の先行モデルに対する顕著な性能格差を示す。 第2に,本システムは既存のシステムの方言ロバスト性を改善するために,データ拡張手法として用いる。 最後に、チカノとインド英語のネイティブスピーカーと提携して、人気のあるCoQAタスクの新しいゴールドスタンダード版をリリースします。

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