論文の概要: T-Projection: High Quality Annotation Projection for Sequence Labeling Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10548v1
• Date: Tue, 20 Dec 2022 18:51:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-21 16:05:48.003916
• Title: T-Projection: High Quality Annotation Projection for Sequence Labeling Tasks
• Title（参考訳）: T-Projection:シーケンスラベリングタスクのための高品質アノテーションプロジェクション
• Authors: Iker Garc\'ia-Ferrero, Rodrigo Agerri, German Rigau
• Abstract要約: T-Projectionは、大規模な事前訓練されたテキスト2テキスト言語モデルと最先端機械翻訳技術を活用する、アノテーションプロジェクションのための新しいアプローチである。 以上の結果から, 従来手法の平均F1スコアは8ポイント以上向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.871587311621974
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In the absence of readily available labeled data for a given task and language, annotation projection has been proposed as one of the possible strategies to automatically generate annotated data which may then be used to train supervised systems. Annotation projection has often been formulated as the task of projecting, on parallel corpora, some labels from a source into a target language. In this paper we present T-Projection, a new approach for annotation projection that leverages large pretrained text2text language models and state-of-the-art machine translation technology. T-Projection decomposes the label projection task into two subtasks: (i) The candidate generation step, in which a set of projection candidates using a multilingual T5 model is generated and, (ii) the candidate selection step, in which the candidates are ranked based on translation probabilities. We evaluate our method in three downstream tasks and five different languages. Our results show that T-projection improves the average F1 score of previous methods by more than 8 points.
• Abstract（参考訳）: 与えられたタスクや言語のためのラベル付きデータがない場合、アノテーションプロジェクションは、教師付きシステムのトレーニングに使用できる注釈付きデータを自動的に生成する可能性のある戦略の1つとして提案されている。 アノテーションの投影はしばしば、ソースからターゲット言語へのラベルを並列コーパスで投影するタスクとして定式化されている。 本稿では,大規模な事前学習されたテキスト2テキスト言語モデルと最先端機械翻訳技術を活用したアノテーション投影手法T-Projectionを提案する。 T-プロジェクションはラベルプロジェクションタスクを2つのサブタスクに分解する。 (i)多言語t5モデルを用いた投影候補の集合を生成した候補生成ステップ 二 候補選択の段階であって、その候補が翻訳確率に基づいてランク付けされるもの 提案手法を3つの下流タスクと5つの異なる言語で評価する。 その結果,t-プロジェクションは従来手法の平均f1得点を8点以上向上させた。

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