論文の概要: Learning Language Structures through Grounding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09662v2
• Date: Mon, 21 Oct 2024 23:58:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:26:41.215551
• Title: Learning Language Structures through Grounding
• Title（参考訳）: 接地を通して言語構造を学ぶ
• Authors: Freda Shi,
• Abstract要約: 言語構造を基礎として学習することを目的とした機械学習タスクのファミリーを考察する。 パートIでは,視覚的接地を通して構文解析を学習することを検討する。 第2部では文を対応する意味構造にマッピングする2つの実行対応手法を提案する。 パートIIIでは、他の言語のアノテーションから言語構造を学習する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.437466837766895
• License:
• Abstract: Language is highly structured, with syntactic and semantic structures, to some extent, agreed upon by speakers of the same language. With implicit or explicit awareness of such structures, humans can learn and use language efficiently and generalize to sentences that contain unseen words. Motivated by human language learning, in this dissertation, we consider a family of machine learning tasks that aim to learn language structures through grounding. We seek distant supervision from other data sources (i.e., grounds), including but not limited to other modalities (e.g., vision), execution results of programs, and other languages. We demonstrate the potential of this task formulation and advocate for its adoption through three schemes. In Part I, we consider learning syntactic parses through visual grounding. We propose the task of visually grounded grammar induction, present the first models to induce syntactic structures from visually grounded text and speech, and find that the visual grounding signals can help improve the parsing quality over language-only models. As a side contribution, we propose a novel evaluation metric that enables the evaluation of speech parsing without text or automatic speech recognition systems involved. In Part II, we propose two execution-aware methods to map sentences into corresponding semantic structures (i.e., programs), significantly improving compositional generalization and few-shot program synthesis. In Part III, we propose methods that learn language structures from annotations in other languages. Specifically, we propose a method that sets a new state of the art on cross-lingual word alignment. We then leverage the learned word alignments to improve the performance of zero-shot cross-lingual dependency parsing, by proposing a novel substructure-based projection method that preserves structural knowledge learned from the source language.
• Abstract（参考訳）: 言語は高度に構造化されており、構文構造と意味構造はある程度同じ言語の話者によって合意されている。 このような構造を暗黙的に、あるいは明示的に認識することで、人間は言語を効率的に学習し、使用することができ、目に見えない単語を含む文に一般化することができる。 人間の言語学習に動機づけられたこの論文では、基礎を通して言語構造を学習することを目的とした機械学習タスクのファミリーについて考察する。 我々は、他のデータソース(例えば、グラウンド)から遠ざかる監視を求めており、他のモダリティ(例えば、ビジョン)、プログラムの実行結果、その他の言語に制限されない。 このタスクの定式化の可能性を実証し、3つのスキームによる採用を提唱する。 パートIでは,視覚的接地を通して構文解析を学習することを検討する。 そこで本稿では,視覚的に接頭した文法誘導の課題を提案し,視覚的に接頭したテキストや音声から構文構造を誘導する最初のモデルを提示する。 副次的貢献として,テキストや自動音声認識システムを介さずに音声解析を評価できる新しい評価指標を提案する。 パートIIでは、文を対応する意味構造(例えば、プログラム)にマッピングする2つの実行対応手法を提案する。 パートIIIでは、他の言語のアノテーションから言語構造を学習する手法を提案する。 具体的には,言語間単語アライメントに新たな最先端技術を設定する手法を提案する。 次に、学習した単語アライメントを活用し、ゼロショットの言語間依存関係解析の性能を向上させる。

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