論文の概要: Multilingual Event Extraction from Historical Newspaper Adverts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10928v1
• Date: Thu, 18 May 2023 12:40:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-19 15:15:46.575789
• Title: Multilingual Event Extraction from Historical Newspaper Adverts
• Title（参考訳）: 歴史新聞広告からの多言語イベント抽出
• Authors: Nadav Borenstein and Natalia da Silva Perez and Isabelle Augenstein
• Abstract要約: 本稿では,歴史文献の新たな領域からのイベント抽出の課題について述べる。 我々は,近代植民地時代の新聞広告からなる,英語,フランス語,オランダ語に新しい多言語データセットを導入する。 注記データが少ない場合でも,問題を抽出的QAタスクとして定式化することにより,驚くほど優れた結果が得られることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.987470570997694
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: NLP methods can aid historians in analyzing textual materials in greater volumes than manually feasible. Developing such methods poses substantial challenges though. First, acquiring large, annotated historical datasets is difficult, as only domain experts can reliably label them. Second, most available off-the-shelf NLP models are trained on modern language texts, rendering them significantly less effective when applied to historical corpora. This is particularly problematic for less well studied tasks, and for languages other than English. This paper addresses these challenges while focusing on the under-explored task of event extraction from a novel domain of historical texts. We introduce a new multilingual dataset in English, French, and Dutch composed of newspaper ads from the early modern colonial period reporting on enslaved people who liberated themselves from enslavement. We find that: 1) even with scarce annotated data, it is possible to achieve surprisingly good results by formulating the problem as an extractive QA task and leveraging existing datasets and models for modern languages; and 2) cross-lingual low-resource learning for historical languages is highly challenging, and machine translation of the historical datasets to the considered target languages is, in practice, often the best-performing solution.
• Abstract（参考訳）: nlp法は、歴史学者が手作業でできる以上の量のテキスト資料を分析するのに役立つ。 しかし、そのような手法の開発には大きな課題がある。 まず、大きな注釈付き歴史的データセットを取得することは、ドメインの専門家だけが確実にラベル付けできるため、難しい。 第二に、市販のNLPモデルは現代の言語テキストで訓練されており、過去のコーパスに適用した場合、かなり効果が低い。 これは、あまりよく研究されていない仕事や、英語以外の言語にとって特に問題となる。 本稿では,新しい歴史文献の領域からのイベント抽出の未熟な課題に注目しながら,これらの課題に対処する。 我々は、近代植民地時代初期の新聞広告で構成された英語、フランス語、オランダ語で新しい多言語データセットを導入し、奴隷から解放された奴隷を報告した。 私たちはそれを見つけました 1) 注釈付きデータが少ない場合でも、問題を抽出QAタスクとして定式化し、既存のデータセットやモデルを現代言語に活用することで驚くほど良い結果が得られる。 2) 歴史言語のための言語間低リソース学習は非常に困難であり, 歴史的データセットから対象言語への機械翻訳は, 多くの場合, 最善の解決法である。

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