論文の概要: Revisiting non-English Text Simplification: A Unified Multilingual Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15678v1
• Date: Thu, 25 May 2023 03:03:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 17:42:45.649491
• Title: Revisiting non-English Text Simplification: A Unified Multilingual Benchmark
• Title（参考訳）: 非英語テキストの単純化を再考する:統一多言語ベンチマーク
• Authors: Michael J. Ryan, Tarek Naous, Wei Xu
• Abstract要約: 本稿では,12言語に170万以上の複雑な文対を含む27のリソースの集合であるMultiSimベンチマークを紹介する。 事前学習した多言語言語モデルを用いたMultiSimを用いた実験により,非英語環境での多言語学習によるエキサイティングな性能向上が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.891068432456262
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in high-quality, large-scale English resources have pushed the frontier of English Automatic Text Simplification (ATS) research. However, less work has been done on multilingual text simplification due to the lack of a diverse evaluation benchmark that covers complex-simple sentence pairs in many languages. This paper introduces the MultiSim benchmark, a collection of 27 resources in 12 distinct languages containing over 1.7 million complex-simple sentence pairs. This benchmark will encourage research in developing more effective multilingual text simplification models and evaluation metrics. Our experiments using MultiSim with pre-trained multilingual language models reveal exciting performance improvements from multilingual training in non-English settings. We observe strong performance from Russian in zero-shot cross-lingual transfer to low-resource languages. We further show that few-shot prompting with BLOOM-176b achieves comparable quality to reference simplifications outperforming fine-tuned models in most languages. We validate these findings through human evaluation.
• Abstract（参考訳）: 高品質で大規模な英語リソースの進歩は、英語自動テキスト単純化(ATS)研究のフロンティアを押し進めている。 しかし、多くの言語で複雑な文対をカバーする多言語評価ベンチマークが欠如しているため、多言語テキストの単純化に関する作業は少ない。 本稿では,12言語に170万以上の複合文対を含む27のリソースの集合であるMultiSimベンチマークを紹介する。 このベンチマークは、より効果的な多言語テキスト単純化モデルと評価メトリクスを開発する研究を促進する。 事前学習した多言語言語モデルを用いたMultiSimを用いた実験により,非英語環境での多言語学習によるエキサイティングな性能向上が示された。 低リソース言語へのゼロショット言語間転送において、ロシア語から強いパフォーマンスを観察する。 さらに,BLOOM-176b による少数ショットプロンプトは,ほとんどの言語で微調整モデルよりも優れた参照単純化に匹敵する品質が得られることを示す。 これらの知見を人的評価により検証する。

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