論文の概要: CoAM: Corpus of All-Type Multiword Expressions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18151v1
• Date: Tue, 24 Dec 2024 04:09:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 15:55:34.389405
• Title: CoAM: Corpus of All-Type Multiword Expressions
• Title（参考訳）: CoAM: All-Type Multiword Expressions コーパス
• Authors: Yusuke Ide, Joshua Tanner, Adam Nohejl, Jacob Hoffman, Justin Vasselli, Hidetaka Kamigaito, Taro Watanabe,
• Abstract要約: MWE(Multiword Expression)は、複数の単語の慣用配列を指す。 MWE識別のための既存のデータセットは、矛盾なく注釈付けされ、単一の種類のMWEに制限されるか、サイズが制限される。 CoAMは、データ品質を向上させるために多段階プロセスを通じて構築された1.3K文のデータセットである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.451123924562598
• License:
• Abstract: Multiword expressions (MWEs) refer to idiomatic sequences of multiple words. MWE identification, i.e., detecting MWEs in text, can play a key role in downstream tasks such as machine translation. Existing datasets for MWE identification are inconsistently annotated, limited to a single type of MWE, or limited in size. To enable reliable and comprehensive evaluation, we created CoAM: Corpus of All-Type Multiword Expressions, a dataset of 1.3K sentences constructed through a multi-step process to enhance data quality consisting of human annotation, human review, and automated consistency checking. MWEs in CoAM are tagged with MWE types, such as Noun and Verb, to enable fine-grained error analysis. Annotations for CoAM were collected using a new interface created with our interface generator, which allows easy and flexible annotation of MWEs in any form, including discontinuous ones. Through experiments using CoAM, we find that a fine-tuned large language model outperforms the current state-of-the-art approach for MWE identification. Furthermore, analysis using our MWE type tagged data reveals that Verb MWEs are easier than Noun MWEs to identify across approaches.
• Abstract（参考訳）: MWE(Multiword Expression)は、複数の単語の慣用配列を指す。 MWE識別、すなわちテキスト中のMWEを検出することは、機械翻訳などの下流タスクにおいて重要な役割を果たす。 MWE識別のための既存のデータセットは、矛盾なく注釈付けされ、単一の種類のMWEに制限されるか、サイズが制限される。 CoAM: Corpus of All-Type Multiword Expressions, a dataset of 1.3K sentences through a multi-step process to enhance data quality consist of human annotations, human review, and automated consistency check。 CoAMのMWEは、NounやVerbのようなMWEタイプでタグ付けされ、きめ細かいエラー解析を可能にする。 CoAMのアノテーションは、インターフェースジェネレータで作成された新しいインターフェースを使用して収集され、不連続なアノテーションを含む任意の形式のMWEの容易かつ柔軟なアノテーションを可能にします。 CoAMを用いた実験により、細調整された大規模言語モデルは、MWE識別のための最先端のアプローチよりも優れていることがわかった。 さらに、我々のMWE型タグ付きデータを用いて解析した結果、Verb MWEはNoun MWEよりも、複数のアプローチで識別しやすいことがわかった。

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