論文の概要: Pre-Trained Language-Meaning Models for Multilingual Parsing and Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00124v1
• Date: Wed, 31 May 2023 19:00:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-02 19:46:50.081899
• Title: Pre-Trained Language-Meaning Models for Multilingual Parsing and Generation
• Title（参考訳）: 多言語構文解析・生成のための事前学習言語意味モデル
• Authors: Chunliu Wang, Huiyuan Lai, Malvina Nissim, Johan Bos
• Abstract要約: 談話表現構造(DRS)に基づく多言語事前学習言語意味モデルを導入する。 DRSは言語中立であるため、非英語タスクの性能向上のために言語間移動学習が採用されている。 自動評価の結果,本手法は多言語DSS解析とDSS-to-text生成の両タスクにおいて,最高の性能を達成できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.309869321407522
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pre-trained language models (PLMs) have achieved great success in NLP and have recently been used for tasks in computational semantics. However, these tasks do not fully benefit from PLMs since meaning representations are not explicitly included in the pre-training stage. We introduce multilingual pre-trained language-meaning models based on Discourse Representation Structures (DRSs), including meaning representations besides natural language texts in the same model, and design a new strategy to reduce the gap between the pre-training and fine-tuning objectives. Since DRSs are language neutral, cross-lingual transfer learning is adopted to further improve the performance of non-English tasks. Automatic evaluation results show that our approach achieves the best performance on both the multilingual DRS parsing and DRS-to-text generation tasks. Correlation analysis between automatic metrics and human judgements on the generation task further validates the effectiveness of our model. Human inspection reveals that out-of-vocabulary tokens are the main cause of erroneous results.
• Abstract（参考訳）: プレトレーニング言語モデル(PLM)はNLPにおいて大きな成功を収め、最近は計算意味論のタスクに使われている。 しかしながら、これらのタスクは、事前学習段階に表現が明示的に含まれていないため、PLMの恩恵を完全には受けない。 対話表現構造(DRS)に基づく多言語事前学習型言語意味モデルを導入し、同じモデルにおける自然言語テキスト以外の意味表現を含め、事前学習対象と微調整対象とのギャップを減らすための新しい戦略を設計する。 DRSは言語中立であるため、非英語タスクの性能向上のために言語間移動学習が採用されている。 自動評価の結果,多言語drs解析とdrs-to-text生成タスクの両方において,最良性能が得られた。 自動測定値と生成課題における人間の判断との相関分析は, モデルの有効性をさらに検証する。 人間の検査により、語彙外トークンが誤った結果の主な原因であることが判明した。

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