論文の概要: Segment Any Text: A Universal Approach for Robust, Efficient and Adaptable Sentence Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16678v2
- Date: Wed, 02 Oct 2024 19:04:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-04 17:53:24.863804
- Title: Segment Any Text: A Universal Approach for Robust, Efficient and Adaptable Sentence Segmentation
- Title（参考訳）: Segment Any Text:ロバストで効率的で適応可能な文セグメンテーションのためのユニバーサルアプローチ
- Authors: Markus Frohmann, Igor Sterner, Ivan Vulić, Benjamin Minixhofer, Markus Schedl,
- Abstract要約: この問題を解決するために、新しいモデル、Segment any Text (SaT)を導入します。
頑健性を高めるため,句読点への依存度を低くする事前学習方式を提案する。
適応性に対処するために、パラメータ効率の良い微調整の余分な段階を導入し、異なる領域で最先端の性能を確立する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.703886326323644
- License:
- Abstract: Segmenting text into sentences plays an early and crucial role in many NLP systems. This is commonly achieved by using rule-based or statistical methods relying on lexical features such as punctuation. Although some recent works no longer exclusively rely on punctuation, we find that no prior method achieves all of (i) robustness to missing punctuation, (ii) effective adaptability to new domains, and (iii) high efficiency. We introduce a new model - Segment any Text (SaT) - to solve this problem. To enhance robustness, we propose a new pretraining scheme that ensures less reliance on punctuation. To address adaptability, we introduce an extra stage of parameter-efficient fine-tuning, establishing state-of-the-art performance in distinct domains such as verses from lyrics and legal documents. Along the way, we introduce architectural modifications that result in a threefold gain in speed over the previous state of the art and solve spurious reliance on context far in the future. Finally, we introduce a variant of our model with fine-tuning on a diverse, multilingual mixture of sentence-segmented data, acting as a drop-in replacement and enhancement for existing segmentation tools. Overall, our contributions provide a universal approach for segmenting any text. Our method outperforms all baselines - including strong LLMs - across 8 corpora spanning diverse domains and languages, especially in practically relevant situations where text is poorly formatted. Our models and code, including documentation, are available at https://github.com/segment-any-text/wtpsplit under the MIT license.
- Abstract（参考訳）: テキストを文章に分割することは、多くのNLPシステムにおいて、早期かつ重要な役割を果たす。
これは、句読点のような語彙的特徴に依存する規則に基づく、あるいは統計的手法を用いることで、一般的に達成される。
最近のいくつかの研究は、もはや句読点のみに依存していないが、事前の手法が全てを達成することはない。
一 句読を欠くことに対する頑丈さ
(二)新領域への効果的な適応性及び
(三)高効率。
この問題を解決するために、新しいモデル、Segment any Text (SaT)を導入します。
頑健性を高めるため,句読点への依存度を低くする事前学習方式を提案する。
適応性に対処するために、パラメータ効率の良い微調整の余分な段階を導入し、歌詞や法的文書からの詩など、異なる領域における最先端のパフォーマンスを確立する。
その過程でアーキテクチャの変更を導入することで,従来の最先端技術よりも3倍のスピード向上を実現し,将来的なコンテキストへの急激な依存を解消します。
最後に,既存セグメンテーションツールのドロップイン置換・拡張として機能し,多言語データの多言語混合を微調整したモデルを提案する。
全体として、私たちのコントリビューションは、任意のテキストをセグメント化するための普遍的なアプローチを提供します。
提案手法は,多種多様なドメインや言語にまたがる8つのコーパス,特にテキストのフォーマットが不十分な現実的な状況において,強力なLLMを含むすべてのベースラインよりも優れる。
ドキュメンテーションを含む私たちのモデルとコードは、MITライセンス下でhttps://github.com/segment-any-text/wtpsplitで利用可能です。
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