論文の概要: Optimal Transport Posterior Alignment for Cross-lingual Semantic Parsing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04096v1
• Date: Sun, 9 Jul 2023 04:52:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-11 15:28:49.008507
• Title: Optimal Transport Posterior Alignment for Cross-lingual Semantic Parsing
• Title（参考訳）: 言語間意味解析のための最適伝達後方アライメント
• Authors: Tom Sherborne, Tom Hosking, Mirella Lapata
• Abstract要約: 言語間のセマンティックパーシングは、高いソース言語(例えば英語)から少ないトレーニングデータを持つ低リソース言語へのパーシング能力を伝達する。 そこで本稿では,最適輸送を用いた係り受け変数間の言語間相違を明示的に最小化することで,言語間セマンティック解析のための新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.47787275021567
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cross-lingual semantic parsing transfers parsing capability from a high-resource language (e.g., English) to low-resource languages with scarce training data. Previous work has primarily considered silver-standard data augmentation or zero-shot methods, however, exploiting few-shot gold data is comparatively unexplored. We propose a new approach to cross-lingual semantic parsing by explicitly minimizing cross-lingual divergence between probabilistic latent variables using Optimal Transport. We demonstrate how this direct guidance improves parsing from natural languages using fewer examples and less training. We evaluate our method on two datasets, MTOP and MultiATIS++SQL, establishing state-of-the-art results under a few-shot cross-lingual regime. Ablation studies further reveal that our method improves performance even without parallel input translations. In addition, we show that our model better captures cross-lingual structure in the latent space to improve semantic representation similarity.
• Abstract（参考訳）: 言語間のセマンティックパーシングは、高いソース言語(例えば英語)から少ないトレーニングデータを持つ低リソース言語へのパーシング能力を伝達する。 以前の研究は銀標準データ拡張法やゼロショット法を主に検討していたが、金の少ないデータを利用する方法は比較的探究されていない。 最適輸送を用いた確率潜在変数間の言語間差異を明示的に最小化することにより,言語間意味解析への新たなアプローチを提案する。 この直接的なガイダンスが、より少ない例と少ないトレーニングを用いて、自然言語からの構文解析をどのように改善するかを実証する。 本手法は,mtopとmultiatis++sqlの2つのデータセットで評価し,数秒の言語間比較で最新の結果を得た。 アブレーション研究により, 並列入力を使わずとも, 性能が向上することが明らかとなった。 さらに,本モデルでは,潜在空間における言語間構造をよりよく捉え,意味表現の類似性を改善する。

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