論文の概要: Active Learning for Multilingual Semantic Parser

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12920v4
• Date: Wed, 11 Oct 2023 04:08:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 15:10:34.682931
• Title: Active Learning for Multilingual Semantic Parser
• Title（参考訳）: 多言語意味パーサのためのアクティブラーニング
• Authors: Zhuang Li, Gholamreza Haffari
• Abstract要約: 多言語意味解析(AL-MSP)のための最初の能動的学習手法を提案する。 AL-MSPは翻訳対象の既存のデータセットからサブセットのみを選択する。 実験の結果,AL-MSPは理想的な選択法で翻訳コストを大幅に削減できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.2180122032335
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current multilingual semantic parsing (MSP) datasets are almost all collected by translating the utterances in the existing datasets from the resource-rich language to the target language. However, manual translation is costly. To reduce the translation effort, this paper proposes the first active learning procedure for MSP (AL-MSP). AL-MSP selects only a subset from the existing datasets to be translated. We also propose a novel selection method that prioritizes the examples diversifying the logical form structures with more lexical choices, and a novel hyperparameter tuning method that needs no extra annotation cost. Our experiments show that AL-MSP significantly reduces translation costs with ideal selection methods. Our selection method with proper hyperparameters yields better parsing performance than the other baselines on two multilingual datasets.
• Abstract（参考訳）: 現在のマルチ言語セマンティックパーシング(MSP)データセットは、既存のデータセットの発話をリソース豊富な言語からターゲット言語に翻訳することで、ほぼすべて収集される。 しかし、手作業による翻訳はコストがかかる。 そこで本研究では,MSP (AL-MSP) のための最初の能動的学習手法を提案する。 AL-MSPは翻訳対象の既存のデータセットからサブセットのみを選択する。 また,より語彙的な選択によって論理形式構造を多様化する例を優先する新しい選択法と,追加のアノテーションコストを必要としない新しいハイパーパラメータチューニング法を提案する。 実験の結果,AL-MSPは理想的な選択法で翻訳コストを大幅に削減できることがわかった。 提案手法は,2つの多言語データセットの他のベースラインよりも解析性能がよい。

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