論文の概要: Automatic Annotation of Grammaticality in Child-Caregiver Conversations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14208v1
• Date: Thu, 21 Mar 2024 08:00:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-22 15:07:37.455821
• Title: Automatic Annotation of Grammaticality in Child-Caregiver Conversations
• Title（参考訳）: 子どもと子どもの会話における文法的意味の自動アノテーション
• Authors: Mitja Nikolaus, Abhishek Agrawal, Petros Kaklamanis, Alex Warstadt, Abdellah Fourtassi,
• Abstract要約: この研究は、子どもの言語習得を大規模に研究する上で、最先端のNLP手法の適用に関する文献の増大に寄与する。 本稿では,文脈依存型文法の符号化手法を提案し,大規模な会話コーパスから4,000以上の発話を注釈付けする。 以上の結果から,微調整トランスフォーマーを用いたモデルでは,人間間のアノテーション合意レベルを達成できる可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.493963534076502
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The acquisition of grammar has been a central question to adjudicate between theories of language acquisition. In order to conduct faster, more reproducible, and larger-scale corpus studies on grammaticality in child-caregiver conversations, tools for automatic annotation can offer an effective alternative to tedious manual annotation. We propose a coding scheme for context-dependent grammaticality in child-caregiver conversations and annotate more than 4,000 utterances from a large corpus of transcribed conversations. Based on these annotations, we train and evaluate a range of NLP models. Our results show that fine-tuned Transformer-based models perform best, achieving human inter-annotation agreement levels.As a first application and sanity check of this tool, we use the trained models to annotate a corpus almost two orders of magnitude larger than the manually annotated data and verify that children's grammaticality shows a steady increase with age.This work contributes to the growing literature on applying state-of-the-art NLP methods to help study child language acquisition at scale.
• Abstract（参考訳）: 文法の習得は、言語習得の理論の間を判断する中心的な問題となっている。 子どもと介護者の会話における文法性に関する、より速く、再現性が高く、より大規模なコーパス研究を行うために、自動アノテーションのツールは、退屈な手書きアノテーションに代わる効果的な代替手段を提供することができる。 本研究では,子どもと介護者の会話における文脈依存文法の符号化手法を提案し,大規模な会話コーパスから4,000以上の発話を注釈付けする。 これらのアノテーションに基づいて,NLPモデルの訓練と評価を行う。 本研究は,微調整トランスフォーマーを用いたモデルが,人間間のアノテーション合意レベルを達成し,優れた性能を発揮することを示し,本ツールの第一の応用および健全性チェックとして,トレーニングされたモデルを用いて,手作業によるアノテートデータよりも約2桁大きなコーパスをアノテートし,子どもの文法性が年齢とともに着実に向上していることを確認する。この研究は,子どもの言語習得を大規模に研究する上で,最先端のNLP手法の適用に関する文献の増大に寄与する。

関連論文リスト

• Large corpora and large language models: a replicable method for automating grammatical annotation [0.0]
  英語評価動詞構築における形式的変化の事例研究に応用された方法論的パイプライン「consider X (as) (to be) Y」を紹介する。 少数のトレーニングデータだけで、保留中のテストサンプルで90%以上の精度でモデルに到達します。 本研究は, 文法的構成と文法的変化および変化に関する幅広いケーススタディに対して, 結果の一般化可能性について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-18T03:29:48Z)
• Exploring Automated Keyword Mnemonics Generation with Large Language Models via Overgenerate-and-Rank [4.383205675898942]
  キーワード・ムネモニクス(英: Keywords mnemonics)は、単語を単語のキューを通じて記憶可能な関連性を通じて記憶する技法である。 そこで本稿では,大規模言語モデルに言語的手がかりを生成させる手法として,新しいオーバージェネレーション・アンド・ランク法を提案する。 以上の結果から, LLM生成のメネモニクスは, 画像性, コヒーレンス, 知覚的有用性の観点から, 人間生成のミネモニクスに匹敵するものであることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-21T00:00:18Z)
• Is Child-Directed Speech Effective Training Data for Language Models? [34.46268640655943]
  GPT-2 と RoBERTa モデルを英語の子供指向音声の29万語で学習する。 子どものトレーニングデータのグローバルな発達順序付けやローカルな談話順序付けが、他のデータセットと比較して高いパフォーマンスを支えているかどうかを検証する。 これらの結果は、より良いデータから進むのではなく、子供の学習アルゴリズムが現在の言語モデリング技術よりもはるかにデータ効率が高いという仮説を支持している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-07T08:18:51Z)
• A Tale of Two Languages: Large-Vocabulary Continuous Sign Language Recognition from Spoken Language Supervision [74.972172804514]
  我々は,署名された言語と音声のテキスト間の共同埋め込み空間において,署名シーケンスと出力を抽出できるマルチタスクトランスフォーマーモデルCSLR2を導入する。 新しいデータセットアノテーションは、6時間のテストビデオに対して、連続的なサインレベルアノテーションを提供する。 私たちのモデルは、両方のタスクにおいて、過去の技術状況よりも大幅に優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-16T17:19:06Z)
• Language Models for Text Classification: Is In-Context Learning Enough? [54.869097980761595]
  最近の基礎言語モデルでは、ゼロショットや少数ショットの設定で多くのNLPタスクで最先端のパフォーマンスが示されている。 より標準的なアプローチよりもこれらのモデルの利点は、自然言語(prompts)で書かれた命令を理解する能力である。 これにより、アノテーション付きインスタンスが限られているドメインのテキスト分類問題に対処するのに適している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-26T12:47:39Z)
• BabySLM: language-acquisition-friendly benchmark of self-supervised spoken language models [56.93604813379634]
  音声表現を学習するための自己指導技術は、人間のラベルを必要とせずに、音声への露出から言語能力を高めることが示されている。 語彙および構文レベルで音声言語モデルを探索するために,言語習得に親しみやすいベンチマークを提案する。 テキストと音声のギャップを埋めることと、クリーンな音声とその内話のギャップを埋めることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-02T12:54:38Z)
• Beyond Contrastive Learning: A Variational Generative Model for Multilingual Retrieval [109.62363167257664]
  本稿では,多言語テキスト埋め込み学習のための生成モデルを提案する。 我々のモデルは、$N$言語で並列データを操作する。 本手法は, 意味的類似性, ビットクストマイニング, 言語間質問検索などを含む一連のタスクに対して評価を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-21T02:41:40Z)
• Training Effective Neural Sentence Encoders from Automatically Mined Paraphrases [0.0]
  そこで本稿では,手動でラベル付けしたデータを用いずに,効果的な言語固有文エンコーダを訓練する手法を提案する。 本研究の目的は,文の一致したバイリンガルテキストコーパスからパラフレーズペアのデータセットを自動構築することである。 文エンコーダは1枚のグラフィックカードで1日以内で訓練でき、多種多様な文レベルのタスクで高い性能を達成できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-26T09:08:56Z)
• Towards Generalized Models for Task-oriented Dialogue Modeling on Spoken Conversations [22.894541507068933]
  本稿では,DSTC-10の音声対話課題における知識ベースタスク指向対話モデリングのための一般化モデルの構築について述べる。 我々は,人工誤り注入やラウンドトリップ音声変換など,手書きデータに対する広範なデータ拡張戦略を採用している。 本手法は, 客観的評価では3位, 最終公式評価では2位である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-08T12:26:57Z)
• Syntax-Enhanced Pre-trained Model [49.1659635460369]
  BERTやRoBERTaなどの学習済みモデルを強化するために、テキストの構文構造を活用するという問題を研究する。 既存の手法では、事前学習段階または微調整段階のいずれかでテキストの構文を利用しており、両者の区別に苦しむ。 事前学習と微調整の両方の段階でテキストのシンタックスを利用するモデルを提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-28T06:48:04Z)
• Grounded Compositional Outputs for Adaptive Language Modeling [59.02706635250856]
  言語モデルの語彙$-$典型的にはトレーニング前に選択され、後で永久に固定される$-$は、そのサイズに影響します。 言語モデルのための完全合成出力埋め込み層を提案する。 我々の知る限り、この結果はトレーニング語彙に依存しないサイズを持つ最初の単語レベル言語モデルである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-24T07:21:14Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。