論文の概要: Bilingual Rhetorical Structure Parsing with Large Parallel Annotations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14969v1
• Date: Mon, 23 Sep 2024 12:40:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-26 15:15:39.764597
• Title: Bilingual Rhetorical Structure Parsing with Large Parallel Annotations
• Title（参考訳）: 大きなパラレルアノテーションを用いたバイリンガルレトリック構造解析
• Authors: Elena Chistova,
• Abstract要約: 我々は,大規模で多様な英語GUM RSTコーパスに対して,パラレルなロシア語アノテーションを導入する。 我々のエンドツーエンドRTTは、英語とロシア語のコーパスで最先端の結果を得る。 我々の知る限り、この研究は、手動で注釈付けされた並列コーパス上での言語間エンドツーエンドのRTT解析の可能性を評価する最初のものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.439020425819001
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Discourse parsing is a crucial task in natural language processing that aims to reveal the higher-level relations in a text. Despite growing interest in cross-lingual discourse parsing, challenges persist due to limited parallel data and inconsistencies in the Rhetorical Structure Theory (RST) application across languages and corpora. To address this, we introduce a parallel Russian annotation for the large and diverse English GUM RST corpus. Leveraging recent advances, our end-to-end RST parser achieves state-of-the-art results on both English and Russian corpora. It demonstrates effectiveness in both monolingual and bilingual settings, successfully transferring even with limited second-language annotation. To the best of our knowledge, this work is the first to evaluate the potential of cross-lingual end-to-end RST parsing on a manually annotated parallel corpus.
• Abstract（参考訳）: 談話構文解析は自然言語処理において重要な課題であり、テキストの高レベルな関係を明らかにすることを目的としている。 言語間対話構文解析への関心が高まりつつあるにもかかわらず、言語やコーパスをまたいだRST(Rhetorical Structure Theory)の応用において、限られた並列データと矛盾のため、課題は続いている。 そこで本研究では,大規模かつ多種多様な英語GUM RSTコーパスに対して,パラレルなロシア語アノテーションを導入する。 最近の進歩を生かして、我々のエンドツーエンドRTTパーサは、英語とロシア語のコーパスで最先端の結果を得る。 モノリンガル設定とバイリンガル設定の両方で有効性を示し、限定された第二言語アノテーションでもうまく転送できる。 我々の知る限り、この研究は、手動で注釈付けされた並列コーパス上での言語間エンドツーエンドのRTT解析の可能性を評価する最初のものである。

関連論文リスト

• Enhancing Cross-lingual Transfer via Phonemic Transcription Integration [57.109031654219294]
  PhoneXLは、音素転写を言語間移動のための追加のモダリティとして組み込んだフレームワークである。 本研究は, 音素転写が, 言語間移動を促進するために, 正書法以外の重要な情報を提供することを示すものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-10T06:17:33Z)
• VECO 2.0: Cross-lingual Language Model Pre-training with Multi-granularity Contrastive Learning [56.47303426167584]
  複数粒度アライメントを持つコントラスト学習に基づく言語間事前学習モデルVECO2.0を提案する。 具体的には、シーケンス・ツー・シーケンスアライメントが誘導され、並列対の類似性を最大化し、非並列対を最小化する。 トークン・ツー・トークンのアライメントは、シソーラス辞書を介して発掘された同義トークンと、バイリンガルな例の他の未使用トークンとのギャップを埋めるために統合される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-17T12:23:41Z)
• Advancing Multilingual Pre-training: TRIP Triangular Document-level Pre-training for Multilingual Language Models [107.83158521848372]
  我々は,従来のモノリンガルおよびバイリンガルの目的を,グラフト法と呼ばれる新しい手法で三言語的目的に加速する分野において,最初のテキストbfTriangular Document-level textbfPre-training(textbfTRIP)を提案する。 TRIPは、3つの多言語文書レベルの機械翻訳ベンチマークと1つの言語間抽象的な要約ベンチマークで、最大3.11d-BLEU点と8.9ROUGE-L点の一貫性のある改善を含む、強力なSOTAスコアを達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-15T12:14:25Z)
• DMRST: A Joint Framework for Document-Level Multilingual RST Discourse Segmentation and Parsing [24.986030179701405]
  本稿では,EDUセグメンテーションと談話木解析を共同で行う文書レベルの多言語RST談話解析フレームワークを提案する。 本モデルは,すべてのサブタスクにおいて,文書レベルの多言語RST解析における最先端性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-09T09:15:56Z)
• Syntax-augmented Multilingual BERT for Cross-lingual Transfer [37.99210035238424]
  この研究は、言語構文とトレーニングmBERTを明示的に提供することが、言語間転送に役立つことを示している。 実験の結果,mBERTの構文拡張は,一般的なベンチマーク上での言語間移動を改善することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-03T21:12:50Z)
• Multilingual Neural RST Discourse Parsing [24.986030179701405]
  本稿では,多言語ベクトル表現とセグメントレベルの翻訳によるニューラル言語間対話を確立するための2つの手法について検討する。 実験結果から,両手法は訓練データに制限があっても有効であり,言語横断的,文書レベルの談話解析における最先端性能を実現することができることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-03T05:03:38Z)
• Unleashing the Power of Neural Discourse Parsers -- A Context and Structure Aware Approach Using Large Scale Pretraining [26.517219486173598]
  RSTに基づく談話解析は、要約、機械翻訳、意見マイニングなど、多くの下流アプリケーションにおいて重要なNLPタスクである。 本稿では,近年の文脈言語モデルを取り入れた,シンプルかつ高精度な談話解析について述べる。 RST-DTとInstr-DTの2つの主要なRTTデータセットにおける構造と核性を予測するための新しい最先端(SOTA)性能を確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-06T06:11:26Z)
• VECO: Variable and Flexible Cross-lingual Pre-training for Language Understanding and Generation [77.82373082024934]
  我々はTransformerエンコーダにクロスアテンションモジュールを挿入し、言語間の相互依存を明確に構築する。 独自の言語でコンテキストにのみ条件付けされたマスク付き単語の予測の退化を効果的に回避することができる。 提案した言語間モデルでは,XTREMEベンチマークのさまざまな言語間理解タスクに対して,最先端の新たな結果が提供される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-30T03:41:38Z)
• On the Language Neutrality of Pre-trained Multilingual Representations [70.93503607755055]
  語彙意味論に関して,多言語文脈埋め込みの言語中立性を直接的に検討する。 その結果、文脈埋め込みは言語ニュートラルであり、概して静的な単語型埋め込みよりも情報的であることがわかった。 本稿では,言語識別における最先端の精度に到達し,並列文の単語アライメントのための統計的手法の性能を一致させる方法について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-09T19:50:32Z)
• Robust Cross-lingual Embeddings from Parallel Sentences [65.85468628136927]
  本稿では,文整合コーパスを利用して頑健な言語間単語表現を実現するCBOW手法のバイリンガル拡張を提案する。 提案手法は,他のすべての手法と比較して,言語間文検索性能を著しく向上させる。 また、ゼロショットのクロスランガル文書分類タスクにおいて、ディープRNN法と同等性を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-12-28T16:18:33Z)

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。