論文の概要: Test-Time Code-Switching for Cross-lingual Aspect Sentiment Triplet Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14144v1
• Date: Fri, 24 Jan 2025 00:00:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-27 14:57:16.220144
• Title: Test-Time Code-Switching for Cross-lingual Aspect Sentiment Triplet Extraction
• Title（参考訳）: 言語横断性感性トリプレット抽出のためのテスト時間符号切替法
• Authors: Dongming Sheng, Kexin Han, Hao Li, Yan Zhang, Yucheng Huang, Jun Lang, Wenqiang Liu,
• Abstract要約: 本稿では,バイリンガル学習フェーズと単言語テストタイム予測のギャップを埋めるために,TT-CSW(Test-Time Code-SWitching)フレームワークを提案する。 訓練中は、バイリンガルコード切替トレーニングデータに基づいて生成モデルを構築し、バイリンガル入力のためのバイリンガルASTE三重項を生成する。 テスト段階では、テスト時間拡張のためにアライメントベースのコードスイッチング技術を使用します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.269762062755492
• License:
• Abstract: Aspect Sentiment Triplet Extraction (ASTE) is a thriving research area with impressive outcomes being achieved on high-resource languages. However, the application of cross-lingual transfer to the ASTE task has been relatively unexplored, and current code-switching methods still suffer from term boundary detection issues and out-of-dictionary problems. In this study, we introduce a novel Test-Time Code-SWitching (TT-CSW) framework, which bridges the gap between the bilingual training phase and the monolingual test-time prediction. During training, a generative model is developed based on bilingual code-switched training data and can produce bilingual ASTE triplets for bilingual inputs. In the testing stage, we employ an alignment-based code-switching technique for test-time augmentation. Extensive experiments on cross-lingual ASTE datasets validate the effectiveness of our proposed method. We achieve an average improvement of 3.7% in terms of weighted-averaged F1 in four datasets with different languages. Additionally, we set a benchmark using ChatGPT and GPT-4, and demonstrate that even smaller generative models fine-tuned with our proposed TT-CSW framework surpass ChatGPT and GPT-4 by 14.2% and 5.0% respectively.
• Abstract（参考訳）: Aspect Sentiment Triplet extract (ASTE)は、オープンソースの言語で素晴らしい結果が得られ、繁栄する研究領域である。 しかし、ASTEタスクへの言語間移動の応用は比較的探索されておらず、現在のコードスイッチング法は、用語境界検出の問題や辞書外問題に悩まされている。 本研究では,バイリンガル学習フェーズと単言語テストタイム予測のギャップを埋める新しいTT-CSW(Test-Time Code-SWitching)フレームワークを提案する。 訓練中は、バイリンガルコード切替トレーニングデータに基づいて生成モデルを構築し、バイリンガル入力のためのバイリンガルASTE三重項を生成する。 テスト段階では、テスト時間拡張のためにアライメントベースのコードスイッチング技術を使用します。 言語間ASTEデータセットの大規模な実験により,提案手法の有効性が検証された。 異なる言語を持つ4つのデータセットにおいて、重み付き平均F1で平均3.7%の改善を実現している。 さらに,ChatGPT と GPT-4 を用いてベンチマークを行い,提案した TT-CSW フレームワークで微調整した小さな生成モデルでさえ,ChatGPT と GPT-4 をそれぞれ14.2%,GPT-4 を5.0% 上回ったことを示す。

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