論文の概要: From Multiple-Choice to Extractive QA: A Case Study for English and Arabic

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17342v2
• Date: Fri, 24 Jan 2025 05:18:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-27 14:55:18.102905
• Title: From Multiple-Choice to Extractive QA: A Case Study for English and Arabic
• Title（参考訳）: 多職種から抽出的QAへ:英語とアラビア語を事例として
• Authors: Teresa Lynn, Malik H. Altakrori, Samar Mohamed Magdy, Rocktim Jyoti Das, Chenyang Lyu, Mohamed Nasr, Younes Samih, Kirill Chirkunov, Alham Fikri Aji, Preslav Nakov, Shantanu Godbole, Salim Roukos, Radu Florian, Nizar Habash,
• Abstract要約: 既存の多言語データセットを新しいNLPタスクに再利用する可能性について検討する。 本稿では,英語および現代標準アラビア語に対するアノテーションガイドラインと並列EQAデータセットを提案する。 我々は、残りの120のBELEBELE言語変種に対して、他の人が我々のアプローチを適用するのを助けることを目指しており、その多くがリソース不足と見なされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.13706104333848
• License:
• Abstract: The rapid evolution of Natural Language Processing (NLP) has favoured major languages such as English, leaving a significant gap for many others due to limited resources. This is especially evident in the context of data annotation, a task whose importance cannot be underestimated, but which is time-consuming and costly. Thus, any dataset for resource-poor languages is precious, in particular when it is task-specific. Here, we explore the feasibility of repurposing an existing multilingual dataset for a new NLP task: we repurpose a subset of the BELEBELE dataset (Bandarkar et al., 2023), which was designed for multiple-choice question answering (MCQA), to enable the more practical task of extractive QA (EQA) in the style of machine reading comprehension. We present annotation guidelines and a parallel EQA dataset for English and Modern Standard Arabic (MSA). We also present QA evaluation results for several monolingual and cross-lingual QA pairs including English, MSA, and five Arabic dialects. We aim to help others adapt our approach for the remaining 120 BELEBELE language variants, many of which are deemed under-resourced. We also provide a thorough analysis and share insights to deepen understanding of the challenges and opportunities in NLP task reformulation.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)の急速な進化は、英語のような主要な言語を好んでおり、リソースが限られているため、他の多くの言語には大きなギャップを残している。 これは特に、重要さを過小評価できないが、時間と費用がかかるタスクであるデータアノテーションの文脈で明らかである。 したがって、リソース不足言語のためのデータセットは、特にタスク固有の場合、貴重である。 本稿では,新しいNLPタスクに対して,既存の多言語データセットを再利用する可能性について検討する: 機械読解のスタイルにおいて,より実用的なQA(EQA)抽出作業を可能にするために,マルチチョイス質問応答(MCQA)用に設計されたBELEBELEデータセット(Bandarkar et al , 2023)のサブセットを再利用する。 本稿では,英語と現代標準アラビア語(MSA)のためのガイドラインと並列EQAデータセットを提案する。 また、英語、MSAおよび5つのアラビア方言を含む複数の単言語・言語間QAペアに対するQA評価結果も提示した。 我々は、残りの120のBELEBELE言語変種に対して、他の人が我々のアプローチを適用するのを助けることを目指しており、その多くがリソース不足と見なされている。 我々はまた、NLPタスク改革における課題と機会の理解を深めるために、徹底的な分析と洞察を共有する。

関連論文リスト

• Cross-lingual Transfer for Automatic Question Generation by Learning Interrogative Structures in Target Languages [6.635572580071933]
  本稿では,モノリンガル,並列,ラベル付きデータを対象言語で必要とせずに動作可能な,単純かつ効率的なXLT-QG法を提案する。 提案手法は,GPT-3.5-turboに匹敵する性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-04T07:29:35Z)
• INDIC QA BENCHMARK: A Multilingual Benchmark to Evaluate Question Answering capability of LLMs for Indic Languages [26.13077589552484]
  Indic-QAは、2つの言語ファミリーから11の主要なインドの言語に対して、公開可能なコンテキストベース質問答えデータセットとして最大である。 我々は、Geminiモデルを用いて合成データセットを生成し、パスを与えられた質問応答ペアを作成し、品質保証のために手作業で検証する。 様々な多言語大言語モデルと,その命令を微調整した変種をベンチマークで評価し,その性能,特に低リソース言語について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-18T13:57:16Z)
• mCSQA: Multilingual Commonsense Reasoning Dataset with Unified Creation Strategy by Language Models and Humans [27.84922167294656]
  言語固有の知識と常識のためにデータセットをキュレートすることは困難である。 現在の多言語データセットの多くは翻訳によって作成されており、そのような言語固有の側面を評価できない。 CSQAの構築プロセスに基づくマルチ言語コモンセンスQA(mCSQA)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-06T16:14:54Z)
• Natural Language Processing for Dialects of a Language: A Survey [56.93337350526933]
  最先端自然言語処理(NLP)モデルは、大規模なトレーニングコーパスでトレーニングされ、評価データセットで最上位のパフォーマンスを報告します。 この調査は、これらのデータセットの重要な属性である言語の方言を掘り下げる。 方言データセットにおけるNLPモデルの性能劣化と言語技術のエクイティへのその影響を動機として,我々はデータセットやアプローチの観点から,方言に対するNLPの過去の研究を調査した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-11T03:04:38Z)
• SEMQA: Semi-Extractive Multi-Source Question Answering [94.04430035121136]
  本稿では,複数ソースを半抽出的に要約することで,複数の質問に答える新しいQAタスクを提案する。 この種の最初のデータセットであるQuoteSumを作成し、自然および生成された質問に対する人間による半抽出的な回答を提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-08T18:46:32Z)
• Bridging the Language Gap: Knowledge Injected Multilingual Question Answering [19.768708263635176]
  本稿では,異なる言語を理解するモデルの能力を高めるために,一般化された言語間移動フレームワークを提案する。 実世界のデータセット MLQA に対する実験結果から,提案手法は大きなマージンで性能を向上できることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-06T15:41:25Z)
• Efficiently Aligned Cross-Lingual Transfer Learning for Conversational Tasks using Prompt-Tuning [98.60739735409243]
  英語のような高リソース言語で訓練された言語モデルの言語間移動は、多くのNLPタスクのために広く研究されている。 並列および大規模多言語会話データセットである言語間アライメント事前学習のためのXSGDを導入する。 協調的な言語間表現を容易にするために,アライメントプロンプトを学習するための効率的なプロンプトチューニング手法を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-03T18:46:01Z)
• QAmeleon: Multilingual QA with Only 5 Examples [71.80611036543633]
  数ショットの学習環境下で事前学習した言語モデルを利用する方法を示す。 我々のアプローチであるQAmeleonは、PLMを使用して、QAモデルをトレーニングした多言語データを自動的に生成する。 言語毎に5つの例しか持たないデータ合成のためにPLMをプロンプトチューニングすることで、翻訳ベースのベースラインよりも精度が向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-15T16:14:39Z)
• Delving Deeper into Cross-lingual Visual Question Answering [115.16614806717341]
  標準学習装置に簡単な修正を加えることで、モノリンガル英語のパフォーマンスへの移行ギャップを大幅に減らすことができることを示す。 多言語マルチモーダル変換器の多言語間VQAを多言語間VQAで解析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-15T18:22:18Z)
• Towards More Equitable Question Answering Systems: How Much More Data Do You Need? [15.401330338654203]
  ステップバックして、既存のリソースを最大限に活用して、多くの言語でQAシステムを開発するためのアプローチを研究します。 具体的には、自動翻訳とコンテキスト-問合せ-問合せ-問合せ-問合せ-問合せ-問合せ-問合せ-問合せ-問合せ-問合せ-問合せ-問合せ-問合せの順に拡張された数ショットアプローチの有効性を評価するために、広範囲に分析を行った。 我々は、QAデータセットやシステムの言語カバレッジを高めることを目的として、固定アノテーション予算をより活用するための将来のデータセット開発活動を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-28T21:32:04Z)

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。