論文の概要: X-PARADE: Cross-Lingual Textual Entailment and Information Divergence across Paragraphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08873v1
• Date: Sat, 16 Sep 2023 04:34:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-19 18:52:52.044002
• Title: X-PARADE: Cross-Lingual Textual Entailment and Information Divergence across Paragraphs
• Title（参考訳）: X-PARADE: パラグラフ間の言語間テキストの包含と情報の多様性
• Authors: Juan Diego Rodriguez, Katrin Erk, Greg Durrett
• Abstract要約: X-PARADEは、段落レベルの情報の分岐の最初の言語間データセットである。 アノテーションは、対象言語における段落をスパンレベルでラベル付けし、ソース言語における対応する段落に対して評価する。 アライメントされた段落は、異なる言語のウィキペディアページから引用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.71573787079949
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding when two pieces of text convey the same information is a goal touching many subproblems in NLP, including textual entailment and fact-checking. This problem becomes more complex when those two pieces of text are in different languages. Here, we introduce X-PARADE (Cross-lingual Paragraph-level Analysis of Divergences and Entailments), the first cross-lingual dataset of paragraph-level information divergences. Annotators label a paragraph in a target language at the span level and evaluate it with respect to a corresponding paragraph in a source language, indicating whether a given piece of information is the same, new, or new but can be inferred. This last notion establishes a link with cross-language NLI. Aligned paragraphs are sourced from Wikipedia pages in different languages, reflecting real information divergences observed in the wild. Armed with our dataset, we investigate a diverse set of approaches for this problem, including classic token alignment from machine translation, textual entailment methods that localize their decisions, and prompting of large language models. Our results show that these methods vary in their capability to handle inferable information, but they all fall short of human performance.
• Abstract（参考訳）: 2つのテキストが同じ情報を伝達する際の理解は、テキストのエンテーメントやファクトチェックを含む、NLPの多くのサブプロブレムに触れるゴールである。 この2つのテキストが異なる言語である場合、この問題はより複雑になる。 本稿では,第1の言語横断データセットであるx-parade (cross-lingual paragraph-level analysis of divergences and entailments) を紹介する。 アノテーションは、目的言語における段落をスパンレベルでラベル付けし、ソース言語における対応する段落について評価し、所定の情報が同じ、新しい、あるいは新しいものであるかを示すが、推測することができる。 この最後の概念は、言語間NLIとのリンクを確立する。 整列した段落は、異なる言語のwikipediaページから出され、野生で観察される実際の情報の多様性を反映している。 当社のデータセットを用いて,機械翻訳からの古典的なトークンアライメント,決定を局所化するテキストによる補足手法,大規模言語モデルの推進など,この問題に対するさまざまなアプローチを調査した。 以上の結果から,これらの手法は推定不可能な情報を扱う能力に異なるが,いずれも人的性能に欠けることがわかった。

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