論文の概要: The Best of Both Worlds: Combining Human and Machine Translations for Multilingual Semantic Parsing with Active Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12737v1
• Date: Mon, 22 May 2023 05:57:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-23 18:07:38.189447
• Title: The Best of Both Worlds: Combining Human and Machine Translations for Multilingual Semantic Parsing with Active Learning
• Title（参考訳）: 両世界のベスト:多言語意味解析とアクティブラーニングのための人間と機械の翻訳の組み合わせ
• Authors: Zhuang Li, Lizhen Qu, Philip R. Cohen, Raj V. Tumuluri, Gholamreza Haffari
• Abstract要約: 人文翻訳と機械翻訳の両方の長所を生かした能動的学習手法を提案する。 理想的な発話選択は、翻訳されたデータの誤りとバイアスを著しく低減することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.320178219081484
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Multilingual semantic parsing aims to leverage the knowledge from the high-resource languages to improve low-resource semantic parsing, yet commonly suffers from the data imbalance problem. Prior works propose to utilize the translations by either humans or machines to alleviate such issues. However, human translations are expensive, while machine translations are cheap but prone to error and bias. In this work, we propose an active learning approach that exploits the strengths of both human and machine translations by iteratively adding small batches of human translations into the machine-translated training set. Besides, we propose novel aggregated acquisition criteria that help our active learning method select utterances to be manually translated. Our experiments demonstrate that an ideal utterance selection can significantly reduce the error and bias in the translated data, resulting in higher parser accuracies than the parsers merely trained on the machine-translated data.
• Abstract（参考訳）: マルチリンガルセマンティックパーシングは、低リソースセマンティックパーシングを改善するために、高リソース言語からの知識を活用することを目的としている。 先行研究は、人間か機械による翻訳を利用してこれらの問題を緩和することを提案した。 しかし、人間の翻訳は高価であり、機械翻訳は安価だが誤りや偏見がちである。 本研究では,機械翻訳学習セットに人間翻訳の小さなバッチを反復的に付加することにより,人間翻訳と機械翻訳の長所を生かした能動的学習手法を提案する。 さらに,能動学習手法が手動で翻訳する発話を選択するのに役立つ,新たな集合的獲得基準を提案する。 実験の結果, 理想的な発話選択は, 翻訳データの誤りやバイアスを著しく低減し, 機械翻訳データでのみ訓練された解析器よりも高い精度で解析できることがわかった。

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