論文の概要: Multilingual Evaluation of Semantic Textual Relatedness
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09047v1
- Date: Sat, 13 Apr 2024 17:16:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-16 17:34:10.164585
- Title: Multilingual Evaluation of Semantic Textual Relatedness
- Title（参考訳）: 意味的テクスチャ関連性の多言語評価
- Authors: Sharvi Endait, Srushti Sonavane, Ridhima Sinare, Pritika Rohera, Advait Naik, Dipali Kadam,
- Abstract要約: 意味的テクスト関係性(STR)は、言語的要素や話題、感情、視点といった非言語的要素を考慮して、表面的な単語重複を越えている。
以前のNLP研究は主に英語に焦点を合わせており、言語間の適用性を制限している。
Marathi、Hindi、スペイン語、英語でSTRを探索し、情報検索や機械翻訳などの可能性を解き放つ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The explosive growth of online content demands robust Natural Language Processing (NLP) techniques that can capture nuanced meanings and cultural context across diverse languages. Semantic Textual Relatedness (STR) goes beyond superficial word overlap, considering linguistic elements and non-linguistic factors like topic, sentiment, and perspective. Despite its pivotal role, prior NLP research has predominantly focused on English, limiting its applicability across languages. Addressing this gap, our paper dives into capturing deeper connections between sentences beyond simple word overlap. Going beyond English-centric NLP research, we explore STR in Marathi, Hindi, Spanish, and English, unlocking the potential for information retrieval, machine translation, and more. Leveraging the SemEval-2024 shared task, we explore various language models across three learning paradigms: supervised, unsupervised, and cross-lingual. Our comprehensive methodology gains promising results, demonstrating the effectiveness of our approach. This work aims to not only showcase our achievements but also inspire further research in multilingual STR, particularly for low-resourced languages.
- Abstract（参考訳）: オンラインコンテンツの爆発的な成長は、さまざまな言語にまたがるニュアンスな意味や文化的文脈を捉えることのできる、堅牢な自然言語処理(NLP)技術を必要とする。
意味的テクスト関係性(STR)は、言語的要素や話題、感情、視点といった非言語的要素を考慮して、表面的な単語重複を越えている。
その重要な役割にもかかわらず、以前のNLP研究は主に英語に焦点を合わせており、言語にまたがる適用性を制限している。
このギャップに対処するため、本論文では、単純な単語重なりを超えて文間の深いつながりを捉えている。
英語中心のNLP研究を超えて、マラタイ、ヒンディー語、スペイン語、英語のSTRを探索し、情報検索や機械翻訳の可能性を解き放つ。
SemEval-2024共有タスクを活用することで、教師なし、教師なし、言語横断の3つの学習パラダイムにまたがるさまざまな言語モデルを探索する。
我々の包括的方法論は、我々のアプローチの有効性を実証し、有望な結果を得る。
この研究は、我々の成果を示すだけでなく、特に低リソース言語において、多言語STRにおけるさらなる研究を促すことを目的としている。
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