論文の概要: Rosetta Stone at KSAA-RD Shared Task: A Hop From Language Modeling To Word--Definition Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15823v1
• Date: Tue, 24 Oct 2023 13:23:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 18:41:04.735086
• Title: Rosetta Stone at KSAA-RD Shared Task: A Hop From Language Modeling To Word--Definition Alignment
• Title（参考訳）: Rosetta Stone - KSAA-RD Shared Task: 言語モデリングから単語定義へ
• Authors: Ahmed ElBakry, Mohamed Gabr, Muhammad ElNokrashy, Badr AlKhamissi
• Abstract要約: この研究は、アラビア語の単語のベクトル表現を付随する記述から導き出すことに重点を置いている。 最初のサブタスクに対して、我々のアプローチは、与えられた定義に埋め込まれた単語を予測し、微調整されたアラビア語 BERT ベースのモデルのアンサンブルに依存する。 対照的に、第2サブタスクの最も効果的な解決策は、英語のテスト定義をアラビア語に翻訳することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6672466522084948
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: A Reverse Dictionary is a tool enabling users to discover a word based on its provided definition, meaning, or description. Such a technique proves valuable in various scenarios, aiding language learners who possess a description of a word without its identity, and benefiting writers seeking precise terminology. These scenarios often encapsulate what is referred to as the "Tip-of-the-Tongue" (TOT) phenomena. In this work, we present our winning solution for the Arabic Reverse Dictionary shared task. This task focuses on deriving a vector representation of an Arabic word from its accompanying description. The shared task encompasses two distinct subtasks: the first involves an Arabic definition as input, while the second employs an English definition. For the first subtask, our approach relies on an ensemble of finetuned Arabic BERT-based models, predicting the word embedding for a given definition. The final representation is obtained through averaging the output embeddings from each model within the ensemble. In contrast, the most effective solution for the second subtask involves translating the English test definitions into Arabic and applying them to the finetuned models originally trained for the first subtask. This straightforward method achieves the highest score across both subtasks.
• Abstract（参考訳）: 逆辞書は、ユーザーが提供された定義、意味、記述に基づいて単語を発見できるツールである。 このような手法は様々なシナリオで有用であり、同一性のない単語の記述を持つ言語学習者を支援し、正確な用語を求める作家に利益をもたらす。 これらのシナリオは、しばしば"Tip-of-the-Tongue"(TOT)現象と呼ばれる現象をカプセル化する。 本稿では,アラビア語逆辞書共有タスクの勝利解を提案する。 この課題は、アラビア語のベクトル表現を付随する記述から導出することに焦点を当てている。 共有タスクは2つの異なるサブタスクを含む: 1つはアラビア語の定義を入力として含み、もう1つは英語の定義を用いる。 最初のサブタスクに対して、我々のアプローチは、与えられた定義に埋め込まれた単語を予測し、微調整されたアラビアBERTベースのモデルの集合に依存する。 最終的な表現は、アンサンブル内の各モデルからの出力埋め込み平均化によって得られる。 対照的に、第2サブタスクの最も効果的な解決策は、英語のテスト定義をアラビア語に翻訳し、最初は第1サブタスクのために訓練された微調整モデルに適用することである。 この簡単な方法は両方のサブタスクで最高点を達成する。

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