Fugu-MT 論文翻訳(概要): Leveraging Semantic Representations Combined with Contextual Word Representations for Recognizing Textual Entailment in Vietnamese

論文の概要: Leveraging Semantic Representations Combined with Contextual Word Representations for Recognizing Textual Entailment in Vietnamese

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00422v1
Date: Sun, 1 Jan 2023 15:13:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-03 14:53:49.727110
Title: Leveraging Semantic Representations Combined with Contextual Word Representations for Recognizing Textual Entailment in Vietnamese
Title（参考訳）: ベトナムにおける意味表現と文脈表現を組み合わせた意味表現の活用
Authors: Quoc-Loc Duong, Duc-Vu Nguyen, Ngan Luu-Thuy Nguyen
Abstract要約: 本稿では,SRLタスクによる意味表現と,RTE問題に対するBERT相対モデルのコンテキスト表現を組み合わせた実験を行う。実験の結果,意味認識型文脈表現モデルは意味表現を含まないモデルよりも約1%高い性能を示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.25782420501870296
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: RTE is a significant problem and is a reasonably active research community. The proposed research works on the approach to this problem are pretty diverse with many different directions. For Vietnamese, the RTE problem is moderately new, but this problem plays a vital role in natural language understanding systems. Currently, methods to solve this problem based on contextual word representation learning models have given outstanding results. However, Vietnamese is a semantically rich language. Therefore, in this paper, we want to present an experiment combining semantic word representation through the SRL task with context representation of BERT relative models for the RTE problem. The experimental results give conclusions about the influence and role of semantic representation on Vietnamese in understanding natural language. The experimental results show that the semantic-aware contextual representation model has about 1% higher performance than the model that does not incorporate semantic representation. In addition, the effects on the data domain in Vietnamese are also higher than those in English. This result also shows the positive influence of SRL on RTE problem in Vietnamese.
Abstract（参考訳）: RTEは重要な問題であり、合理的に活発な研究コミュニティである。この問題に対するアプローチに関する提案された研究は、様々な方向でかなり多様である。ベトナムでは、RTE問題は適度に新しいが、この問題は自然言語理解システムにおいて重要な役割を果たす。現在,文脈表現学習モデルに基づくこの問題の解法に優れた結果が得られた。しかしベトナム語は意味的に豊かな言語である。そこで本稿では,RTE 問題に対する BERT 相対モデルのコンテキスト表現とSRL タスクによる意味語表現を組み合わせた実験を提案する。実験結果から,ベトナム語理解における意味表現の影響と役割について結論が得られた。実験の結果,意味認識型文脈表現モデルは意味表現を含まないモデルよりも約1%高い性能を示した。さらに、ベトナムにおけるデータドメインへの影響は、英語よりも高い。この結果は、ベトナムにおけるRTE問題に対するSRLの肯定的な影響を示す。

関連論文リスト

A study of Vietnamese readability assessing through semantic and statistical features [0.0]
本稿では,テキストの可読性を評価するための統計的および意味的アプローチを統合する新しいアプローチを提案する。我々の研究はベトナムのテキスト可読性データセット(ViRead)、OneStop English、RASの3つの異なるデータセットを利用した。 SVM(Support Vector Machine)、ランダムフォレスト(Random Forest)、エクストラツリー(Extra Trees)など、さまざまな機械学習モデルを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-07T14:54:42Z)
Visual In-Context Learning for Large Vision-Language Models [62.5507897575317]
大規模視覚言語モデル(LVLM)では、言語間相互作用や表現格差の課題により、ICL(In-Context Learning)の有効性が制限されている。本稿では,視覚的記述型検索,意図的画像要約,意図的記述型合成を含む新しい視覚的記述型学習(VICL)手法を提案する。提案手法は'Retrieval & Rerank'パラダイムを用いて画像を検索し,タスク意図とタスク固有の視覚的パーシングで画像を要約し,言語による実演を構成する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-18T12:43:38Z)
Rethinking and Improving Multi-task Learning for End-to-end Speech Translation [51.713683037303035]
異なる時間とモジュールを考慮したタスク間の整合性について検討する。テキストエンコーダは、主にクロスモーダル変換を容易にするが、音声におけるノイズの存在は、テキストと音声表現の一貫性を妨げる。長さと表現の差を軽減し,モーダルギャップを橋渡しする,STタスクのための改良型マルチタスク学習(IMTL)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-07T08:48:46Z)
Analyzing and Reducing the Performance Gap in Cross-Lingual Transfer with Fine-tuning Slow and Fast [50.19681990847589]
既存の研究では、1つの(ソース)言語で微調整された多言語事前学習言語モデルが、非ソース言語の下流タスクでもうまく機能していることが示されている。本稿では、微調整プロセスを分析し、パフォーマンスギャップがいつ変化するかを分析し、ネットワークの重みが全体のパフォーマンスに最も影響するかを特定する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-19T06:04:21Z)
VieSum: How Robust Are Transformer-based Models on Vietnamese Summarization? [1.1379578593538398]
ベトナムの抽象的な要約のためのトランスフォーマーベースエンコーダデコーダアーキテクチャのロバスト性について検討する。ベトナムの2つのデータセットにおける手法の性能を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-08T17:10:31Z)
A Vietnamese Dataset for Evaluating Machine Reading Comprehension [2.7528170226206443]
ベトナム語として低リソース言語のための新しいデータセットであるUIT-ViQuADを提案する。このデータセットは、ウィキペディアから174のベトナム語記事の5,109節に基づいて、23,000人以上の人が生成した質問応答ペアで構成されている。 UIT-ViQuADの最初の実験モデルとして、英語と中国語の最先端MRC手法の実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-30T15:06:56Z)
An Experimental Study of Deep Neural Network Models for Vietnamese Multiple-Choice Reading Comprehension [2.7528170226206443]
我々は、単語表現が機械読解に与える影響を理解するために、ニューラルネットワークに基づくモデルの実験を行う。ベトナム語の単語埋め込みにおけるコマッチモデルと,複数字読解のためのBERTモデルについて検討した。 ViMMRCコーパスでは、BERTモデルの精度はテストセットで61.28%である。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-20T07:29:14Z)
Probing Contextual Language Models for Common Ground with Visual Representations [76.05769268286038]
我々は、マッチングと非マッチングの視覚表現を区別する上で、テキストのみの表現がいかに効果的かを評価するための探索モデルを設計する。以上の結果から,言語表現だけでは,適切な対象カテゴリから画像パッチを検索する強力な信号が得られることがわかった。視覚的に接地された言語モデルは、例えば検索においてテキストのみの言語モデルよりわずかに優れているが、人間よりもはるかに低い。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-01T21:28:28Z)
A Matter of Framing: The Impact of Linguistic Formalism on Probing Results [69.36678873492373]
BERT (Delvin et al.) のような事前訓練されたコンテキスト化エンコーダは、下流タスクで顕著なパフォーマンスを示す。調査における最近の研究は、事前学習中にこれらのモデルによって暗黙的に学習された言語知識について調査している。形式主義の選択は調査結果に影響を及ぼすか? BERTによる意味的役割情報とプロトロール情報のエンコーディングにおける言語学的意義の相違は,形式主義に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (2020-04-30T17:45:16Z)
Information-Theoretic Probing for Linguistic Structure [74.04862204427944]
本稿では,相互情報を推定するための情報理論による探索運用手法を提案する。我々は,NLP研究でしばしば不足している10の型的多様言語について評価した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-04-07T01:06:36Z)
Enhancing lexical-based approach with external knowledge for Vietnamese multiple-choice machine reading comprehension [2.5199066832791535]
我々はベトナム語の417のテキストに基づいて,2,783対の複数選択質問と回答からなるデータセットを構築した。本稿では,意味的類似度尺度と外部知識源を用いて質問を分析し,与えられたテキストから回答を抽出する語彙ベースのMDC手法を提案する。提案手法は,最良ベースラインモデルよりも5.51%高い精度で61.81%の精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-16T08:09:51Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。