論文の概要: Assisting Language Learners: Automated Trans-Lingual Definition Generation via Contrastive Prompt Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06058v1
• Date: Fri, 9 Jun 2023 17:32:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-12 12:10:53.761242
• Title: Assisting Language Learners: Automated Trans-Lingual Definition Generation via Contrastive Prompt Learning
• Title（参考訳）: 言語学習支援システム:コントラスト・プロンプト学習による言語横断定義の自動生成
• Authors: Hengyuan Zhang, Dawei Li, Yanran Li, Chenming Shang, Chufan Shi, Yong Jiang
• Abstract要約: 標準定義生成タスクは、モノリンガル定義を自動的に生成する必要がある。 本稿では,他言語で定義を生成することを目的としたTLDG(Trans-Lingual Definition Generation)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.851611353632926
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The standard definition generation task requires to automatically produce mono-lingual definitions (e.g., English definitions for English words), but ignores that the generated definitions may also consist of unfamiliar words for language learners. In this work, we propose a novel task of Trans-Lingual Definition Generation (TLDG), which aims to generate definitions in another language, i.e., the native speaker's language. Initially, we explore the unsupervised manner of this task and build up a simple implementation of fine-tuning the multi-lingual machine translation model. Then, we develop two novel methods, Prompt Combination and Contrastive Prompt Learning, for further enhancing the quality of the generation. Our methods are evaluated against the baseline Pipeline method in both rich- and low-resource settings, and we empirically establish its superiority in generating higher-quality trans-lingual definitions.
• Abstract（参考訳）: 標準定義生成タスクは、単言語定義(例えば、英語の単語の定義)を自動的に生成する必要があるが、生成された定義は、言語学習者にとって不慣れな単語から構成されることもあることを無視する。 本研究では,他の言語,すなわち母語話者の言語で定義を生成することを目的とした,TLDG(Trans-Lingual Definition Generation)の新たなタスクを提案する。 まず、このタスクの教師なしの方法を検討し、多言語機械翻訳モデルの微調整の簡単な実装を構築する。 そこで本研究では,提案手法であるPrompt CombinationとContrastive Prompt Learningの2つの新しい手法を開発した。 提案手法は, リッチおよび低リソースの双方において, ベースラインパイプライン法に対して評価され, 高品質なトランスリンガル定義を生成する上で, その優位性を実証的に確立する。

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