Fugu-MT 論文翻訳(概要): Lightweight Connective Detection Using Gradient Boosting

論文の概要: Lightweight Connective Detection Using Gradient Boosting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13793v1
Date: Sun, 21 Apr 2024 23:14:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-23 15:36:05.717002
Title: Lightweight Connective Detection Using Gradient Boosting
Title（参考訳）: グラディエントブースティングを用いた軽量接続検出
Authors: Mustafa Erolcan Er, Murathan Kurfalı, Deniz Zeyrek,
Abstract要約: 本稿では,軽量な談話接続検出システムを提案する。提案手法は,CPU上でも時間的に大きな利益を上げながら,競争力のある結果を得る。このモデルは、特に限られたリソースを持つシナリオにおいて、談話関係のアノテーションをサポートするように設計されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this work, we introduce a lightweight discourse connective detection system. Employing gradient boosting trained on straightforward, low-complexity features, this proposed approach sidesteps the computational demands of the current approaches that rely on deep neural networks. Considering its simplicity, our approach achieves competitive results while offering significant gains in terms of time even on CPU. Furthermore, the stable performance across two unrelated languages suggests the robustness of our system in the multilingual scenario. The model is designed to support the annotation of discourse relations, particularly in scenarios with limited resources, while minimizing performance loss.
Abstract（参考訳）: 本研究では,軽量な談話接続検出システムを提案する。直感的で低複雑さな特徴に基づいてトレーニングされた勾配強化を採用することで、提案手法は、ディープニューラルネットワークに依存する現在のアプローチの計算要求を左右する。その単純さを考慮すると、我々のアプローチは、CPU上でさえ時間的に大きな利益を上げながら、競争的な結果を達成する。さらに,2つの非関連言語間の安定性能は,多言語シナリオにおけるシステムの堅牢性を示している。このモデルは、特に限られたリソースを持つシナリオにおいて、性能損失を最小限に抑えながら、談話関係のアノテーションをサポートするように設計されている。

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