論文の概要: MaiNLP at SemEval-2024 Task 1: Analyzing Source Language Selection in Cross-Lingual Textual Relatedness
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02570v1
- Date: Wed, 3 Apr 2024 08:44:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 18:00:28.428359
- Title: MaiNLP at SemEval-2024 Task 1: Analyzing Source Language Selection in Cross-Lingual Textual Relatedness
- Title（参考訳）: MaiNLP at SemEval-2024 Task 1:Analytics Source Language Selection in Cross-Lingual Textual Relatedness (英語)
- Authors: Shijia Zhou, Huangyan Shan, Barbara Plank, Robert Litschko,
- Abstract要約: 本稿では,SemEval-2024 Task 1: Semantic Textual Relatedness (STR) on Track C: Cross-lingualについて述べる。
本課題は,目的言語における2つの文の意味的関連性を検出することを目的としている。
私たちの提出は、C8テストセット(Kinyarwanda)で1位を獲得しました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.947119147068925
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents our system developed for the SemEval-2024 Task 1: Semantic Textual Relatedness (STR), on Track C: Cross-lingual. The task aims to detect semantic relatedness of two sentences in a given target language without access to direct supervision (i.e. zero-shot cross-lingual transfer). To this end, we focus on different source language selection strategies on two different pre-trained languages models: XLM-R and Furina. We experiment with 1) single-source transfer and select source languages based on typological similarity, 2) augmenting English training data with the two nearest-neighbor source languages, and 3) multi-source transfer where we compare selecting on all training languages against languages from the same family. We further study machine translation-based data augmentation and the impact of script differences. Our submission achieved the first place in the C8 (Kinyarwanda) test set.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,SemEval-2024 Task 1: Semantic Textual Relatedness (STR) on Track C: Cross-lingualについて述べる。
このタスクは、直接の監督(ゼロショットの言語間移動)にアクセスできることなく、与えられた対象言語における2つの文の意味的関連性を検出することを目的としている。
この目的のために、XLM-RとFurinaという2つの異なる事前訓練された言語モデルに対して、異なるソース言語選択戦略に焦点を当てる。
実験する
1) 類型的類似性に基づく単一ソース転送と選択ソース言語
2 最寄りの2つのソース言語による英語のトレーニングデータの拡大、及び
3) マルチソース・トランスファーでは、同じ家庭の言語に対して、すべてのトレーニング言語を選択します。
さらに、機械翻訳に基づくデータ拡張と、スクリプトの違いの影響について研究する。
私たちの提出は、C8テストセット(Kinyarwanda)で1位を獲得しました。
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