論文の概要: SemRel2024: A Collection of Semantic Textual Relatedness Datasets for 13 Languages
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08638v4
- Date: Thu, 23 May 2024 16:51:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-25 06:50:03.319478
- Title: SemRel2024: A Collection of Semantic Textual Relatedness Datasets for 13 Languages
- Title（参考訳）: SemRel2024: 13言語用セマンティックテキスト関連データセットのコレクション
- Authors: Nedjma Ousidhoum, Shamsuddeen Hassan Muhammad, Mohamed Abdalla, Idris Abdulmumin, Ibrahim Said Ahmad, Sanchit Ahuja, Alham Fikri Aji, Vladimir Araujo, Abinew Ali Ayele, Pavan Baswani, Meriem Beloucif, Chris Biemann, Sofia Bourhim, Christine De Kock, Genet Shanko Dekebo, Oumaima Hourrane, Gopichand Kanumolu, Lokesh Madasu, Samuel Rutunda, Manish Shrivastava, Thamar Solorio, Nirmal Surange, Hailegnaw Getaneh Tilaye, Krishnapriya Vishnubhotla, Genta Winata, Seid Muhie Yimam, Saif M. Mohammad,
- Abstract要約: textitSemRelは13言語にまたがるネイティブスピーカーによって注釈付けされた新しいセマンティック関連データセットである。
これらの言語は5つの異なる言語族の出身であり、主にアフリカとアジアで話されている。
SemRelデータセットの各インスタンスは、2つの文間の意味的テキスト関連性の度合いを表すスコアに関連付けられた文対である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.017657230247934
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Exploring and quantifying semantic relatedness is central to representing language and holds significant implications across various NLP tasks. While earlier NLP research primarily focused on semantic similarity, often within the English language context, we instead investigate the broader phenomenon of semantic relatedness. In this paper, we present \textit{SemRel}, a new semantic relatedness dataset collection annotated by native speakers across 13 languages: \textit{Afrikaans, Algerian Arabic, Amharic, English, Hausa, Hindi, Indonesian, Kinyarwanda, Marathi, Moroccan Arabic, Modern Standard Arabic, Spanish,} and \textit{Telugu}. These languages originate from five distinct language families and are predominantly spoken in Africa and Asia -- regions characterised by a relatively limited availability of NLP resources. Each instance in the SemRel datasets is a sentence pair associated with a score that represents the degree of semantic textual relatedness between the two sentences. The scores are obtained using a comparative annotation framework. We describe the data collection and annotation processes, challenges when building the datasets, baseline experiments, and their impact and utility in NLP.
- Abstract（参考訳）: 意味的関連性の探索と定量化は言語の中心であり、様々なNLPタスクにおいて重要な意味を持つ。
初期のNLP研究は主に意味的類似性(しばしば英語の文脈内で)に焦点を当てていたが、その代わりに意味的関連性のより広範な現象を調査した。
本稿では,13言語にまたがる母語話者によって注釈付けされた新しい意味関連データセットである「textit{SemRel}」について述べる。「textit{Afrikaans, Algerian Arabic, Amharic, English, Hausa, Hindi, Indonesian, Kinyarwanda, Marathi, Moroccan Arabic, Modern Standard Arabic, Spanish,} および「textit{Telugu}」。
これらの言語は5つの異なる言語族の出身であり、主にアフリカとアジアで話されている。
SemRelデータセットの各インスタンスは、2つの文間の意味的テキスト関連性の度合いを表すスコアに関連付けられた文対である。
スコアは比較アノテーションフレームワークを用いて得られる。
データ収集とアノテーションプロセス、データセット構築時の課題、ベースライン実験、NLPにおけるそれらの影響と有用性について説明する。
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