論文の概要: MultiTACRED: A Multilingual Version of the TAC Relation Extraction Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04582v2
• Date: Mon, 15 May 2023 07:24:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-16 20:34:13.928103
• Title: MultiTACRED: A Multilingual Version of the TAC Relation Extraction Dataset
• Title（参考訳）: MultiTACRED:TAC関係抽出データセットの多言語版
• Authors: Leonhard Hennig, Philippe Thomas, Sebastian M\"oller
• Abstract要約: そこで本研究では,9つの言語群から12種類の言語を対象とするMultiTACREDデータセットについて紹介する。 翻訳とアノテーションのプロジェクションの品質を分析し、エラーカテゴリを特定し、訓練済みの単言語および多言語言語モデルの微調整を実験的に評価する。 対象言語の多くにおいて、モノリンガルREモデルの性能は英語オリジナルに匹敵するものであり、英語とターゲット言語データの組み合わせで訓練された多言語モデルは、モノリンガルモデルよりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.7839993945546215
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Relation extraction (RE) is a fundamental task in information extraction, whose extension to multilingual settings has been hindered by the lack of supervised resources comparable in size to large English datasets such as TACRED (Zhang et al., 2017). To address this gap, we introduce the MultiTACRED dataset, covering 12 typologically diverse languages from 9 language families, which is created by machine-translating TACRED instances and automatically projecting their entity annotations. We analyze translation and annotation projection quality, identify error categories, and experimentally evaluate fine-tuned pretrained mono- and multilingual language models in common transfer learning scenarios. Our analyses show that machine translation is a viable strategy to transfer RE instances, with native speakers judging more than 83% of the translated instances to be linguistically and semantically acceptable. We find monolingual RE model performance to be comparable to the English original for many of the target languages, and that multilingual models trained on a combination of English and target language data can outperform their monolingual counterparts. However, we also observe a variety of translation and annotation projection errors, both due to the MT systems and linguistic features of the target languages, such as pronoun-dropping, compounding and inflection, that degrade dataset quality and RE model performance.
• Abstract（参考訳）: 関係抽出(RE)は、多言語設定への拡張が、TACRED(Zhang et al., 2017)のような大規模な英語データセットに匹敵するリソースの不足によって妨げられている情報抽出の基本的なタスクである。 このギャップに対処するため、MultiTACREDデータセットを導入し、機械翻訳のTACREDインスタンスによって作成され、エンティティアノテーションを自動的に投影する9つの言語ファミリーから、12のタイプ型的に多様な言語をカバーした。 翻訳とアノテーションのプロジェクションの品質を分析し、エラーカテゴリを特定し、共通の伝達学習シナリオにおける単言語および多言語言語モデルの微調整を実験的に評価する。 分析の結果、機械翻訳はREインスタンスの転送に有効な戦略であり、翻訳されたインスタンスの83%以上が言語的にも意味的にも許容できるとネイティブ話者は判断している。 対象言語の多くにおいて、モノリンガルREモデルの性能は英語オリジナルに匹敵するものであり、英語とターゲット言語データの組み合わせで訓練された多言語モデルは、モノリンガルモデルよりも優れている。 しかし, MTシステムや, 代名詞ドロップ, 複合化, インフレクションなどの言語的特徴により, データセットの品質やREモデルの性能が低下しているため, 様々な翻訳やアノテーションの予測誤差も観察できる。

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