論文の概要: CUNI Submission to MRL 2023 Shared Task on Multi-lingual Multi-task Information Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16528v1
• Date: Wed, 25 Oct 2023 10:22:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 15:23:52.474142
• Title: CUNI Submission to MRL 2023 Shared Task on Multi-lingual Multi-task Information Retrieval
• Title（参考訳）: 多言語マルチタスク情報検索におけるMRL 2023共有タスクへのCUNIの提出
• Authors: Jind\v{r}ich Helcl and Jind\v{r}ich Libovick\'y
• Abstract要約: 本稿では,多言語多タスク情報検索におけるMRL2023共有タスクのためのチャールズ大学システムを提案する。 共有タスクの目的は、いくつかの未表現言語で名前付きエンティティ認識と質問応答のためのシステムを開発することである。 両方のサブタスクに対する私たちのソリューションは、翻訳テストのアプローチに依存しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.97515243922116
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present the Charles University system for the MRL~2023 Shared Task on Multi-lingual Multi-task Information Retrieval. The goal of the shared task was to develop systems for named entity recognition and question answering in several under-represented languages. Our solutions to both subtasks rely on the translate-test approach. We first translate the unlabeled examples into English using a multilingual machine translation model. Then, we run inference on the translated data using a strong task-specific model. Finally, we project the labeled data back into the original language. To keep the inferred tags on the correct positions in the original language, we propose a method based on scoring the candidate positions using a label-sensitive translation model. In both settings, we experiment with finetuning the classification models on the translated data. However, due to a domain mismatch between the development data and the shared task validation and test sets, the finetuned models could not outperform our baselines.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,多言語多タスク情報検索におけるMRL〜2023共有タスクのためのチャールズ大学システムを提案する。 共有タスクの目的は、いくつかの未表現言語で名前付きエンティティ認識と質問応答システムを開発することである。 両方のサブタスクに対する私たちのソリューションは、翻訳テストアプローチに依存しています。 まず、ラベルのない例を多言語機械翻訳モデルを用いて英語に翻訳する。 次に,強いタスク固有モデルを用いて変換データ上で推論を行う。 最後に、ラベル付きデータを元の言語に投影する。 推定されたタグを元の言語の正しい位置に保つために,ラベルに敏感な翻訳モデルを用いて候補位置をスコア付けする手法を提案する。 いずれの場合も,翻訳データの分類モデルを微調整する実験を行った。 しかし、開発データと共有タスク検証とテストセットのドメインミスマッチのため、微調整されたモデルはベースラインを上回りませんでした。

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