論文の概要: Cross-lingual Contextualized Phrase Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16820v2
• Date: Fri, 04 Oct 2024 08:44:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-07 18:20:18.274692
• Title: Cross-lingual Contextualized Phrase Retrieval
• Title（参考訳）: 言語間の文脈化されたフレーズ検索
• Authors: Huayang Li, Deng Cai, Zhi Qu, Qu Cui, Hidetaka Kamigaito, Lemao Liu, Taro Watanabe,
• Abstract要約: そこで本研究では,言語間関係の単語検索を多義的に行うタスクの定式化を提案する。 我々は、コントラスト学習を用いて、言語間コンテクスト対応句検索(CCPR)を訓練する。 フレーズ検索タスクでは、CCPRはベースラインをかなり上回り、少なくとも13ポイント高いトップ1の精度を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.80154430930898
• License:
• Abstract: Phrase-level dense retrieval has shown many appealing characteristics in downstream NLP tasks by leveraging the fine-grained information that phrases offer. In our work, we propose a new task formulation of dense retrieval, cross-lingual contextualized phrase retrieval, which aims to augment cross-lingual applications by addressing polysemy using context information. However, the lack of specific training data and models are the primary challenges to achieve our goal. As a result, we extract pairs of cross-lingual phrases using word alignment information automatically induced from parallel sentences. Subsequently, we train our Cross-lingual Contextualized Phrase Retriever (CCPR) using contrastive learning, which encourages the hidden representations of phrases with similar contexts and semantics to align closely. Comprehensive experiments on both the cross-lingual phrase retrieval task and a downstream task, i.e, machine translation, demonstrate the effectiveness of CCPR. On the phrase retrieval task, CCPR surpasses baselines by a significant margin, achieving a top-1 accuracy that is at least 13 points higher. When utilizing CCPR to augment the large-language-model-based translator, it achieves average gains of 0.7 and 1.5 in BERTScore for translations from X=>En and vice versa, respectively, on WMT16 dataset. Our code and data are available at \url{https://github.com/ghrua/ccpr_release}.
• Abstract（参考訳）: フレーズレベルの高密度検索は、フレーズが提供するきめ細かい情報を活用することで、下流のNLPタスクに多くの魅力的な特徴を示してきた。 本研究では,文脈情報を用いた多義語処理による多義語処理の強化を目的とした,多義語検索,多義語句検索の新たなタスク定式化を提案する。 しかしながら、特定のトレーニングデータやモデルがないことが、私たちの目標を達成するための大きな課題です。 その結果,パラレル文から自動生成される単語アライメント情報を用いて,言語横断句のペアを抽出する。 その後、コントラスト学習を用いて、言語間コンテクスト化されたフレーズ検索(CCPR)を訓練し、類似した文脈と意味を持つフレーズの隠れ表現を、密接に整合させることを奨励する。 言語横断句検索タスクと下流タスク,すなわち機械翻訳の総合的な実験は,CCPRの有効性を実証する。 フレーズ検索タスクでは、CCPRはベースラインをかなり上回り、少なくとも13ポイント高いトップ1の精度を達成する。 CCPRを用いて大言語モデルベースの翻訳を行う場合、WMT16データセット上で、X=>Enからの翻訳に対してBERTScoreの0.7と1.5の平均ゲインを達成する。 私たちのコードとデータは、 \url{https://github.com/ghrua/ccpr_release}で利用可能です。

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