論文の概要: MACT: Model-Agnostic Cross-Lingual Training for Discourse Representation Structure Parsing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01052v1
• Date: Mon, 3 Jun 2024 07:02:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 02:08:05.602129
• Title: MACT: Model-Agnostic Cross-Lingual Training for Discourse Representation Structure Parsing
• Title（参考訳）: MACT:談話表現構造解析のためのモデル非依存型言語横断学習
• Authors: Jiangming Liu,
• Abstract要約: 意味表現解析モデルのための言語間学習戦略を導入する。 事前訓練された言語モデルにエンコードされた言語間のアライメントを利用する。 実験では、英語、ドイツ語、イタリア語、オランダ語におけるDRS節とグラフ解析の大幅な改善が示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.536003573070846
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Discourse Representation Structure (DRS) is an innovative semantic representation designed to capture the meaning of texts with arbitrary lengths across languages. The semantic representation parsing is essential for achieving natural language understanding through logical forms. Nevertheless, the performance of DRS parsing models remains constrained when trained exclusively on monolingual data. To tackle this issue, we introduce a cross-lingual training strategy. The proposed method is model-agnostic yet highly effective. It leverages cross-lingual training data and fully exploits the alignments between languages encoded in pre-trained language models. The experiments conducted on the standard benchmarks demonstrate that models trained using the cross-lingual training method exhibit significant improvements in DRS clause and graph parsing in English, German, Italian and Dutch. Comparing our final models to previous works, we achieve state-of-the-art results in the standard benchmarks. Furthermore, the detailed analysis provides deep insights into the performance of the parsers, offering inspiration for future research in DRS parsing. We keep updating new results on benchmarks to the appendix.
• Abstract（参考訳）: Discourse Representation Structure (DRS) は、言語間の任意の長さのテキストの意味を捉えるために設計された、革新的な意味表現である。 意味表現解析は論理形式による自然言語理解の実現に不可欠である。 それでも、DRS解析モデルの性能は、モノリンガルデータのみに制限されている。 この問題に対処するために、言語横断的なトレーニング戦略を導入する。 提案手法はモデルに依存しないが,有効性が高い。 言語間のトレーニングデータを活用し、事前訓練された言語モデルにエンコードされた言語間のアライメントを完全に活用する。 標準ベンチマークで行った実験は、言語間学習法を用いて訓練されたモデルが、英語、ドイツ語、イタリア語、オランダ語でDRS節とグラフ解析を大幅に改善したことを示している。 最終モデルと以前のモデルを比較すると、標準ベンチマークで最先端の結果が得られます。 さらに、詳細な分析はパーサの性能について深い洞察を与え、DRS解析における将来の研究にインスピレーションを与える。 ベンチマークの新しい結果を付録にアップデートし続けます。

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