論文の概要: Generating Text from Uniform Meaning Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11973v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 16:20:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 20:34:45.40949
• Title: Generating Text from Uniform Meaning Representation
• Title（参考訳）: 一様意味表現からテキストを生成する
• Authors: Emma Markle, Reihaneh Iranmanesh, Shira Wein,
• Abstract要約: Uniform Meaning Representation (UMR) はグラフベースの意味表現である。 UMR技術エコシステムの開発に向けた努力が必要である。 マルチリンガルなUMRグラフからテキストを生成するための最初のアプローチについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.031375888004876
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Uniform Meaning Representation (UMR) is a recently developed graph-based semantic representation, which expands on Abstract Meaning Representation (AMR) in a number of ways, in particular through the inclusion of document-level information and multilingual flexibility. In order to effectively adopt and leverage UMR for downstream tasks, efforts must be placed toward developing a UMR technological ecosystem. Though still limited amounts of UMR annotations have been produced to date, in this work, we investigate the first approaches to producing text from multilingual UMR graphs: (1) a pipeline conversion of UMR to AMR, then using AMR-to-text generation models, (2) fine-tuning large language models with UMR data, and (3) fine-tuning existing AMR-to-text generation models with UMR data. Our best performing model achieves a multilingual BERTscore of 0.825 for English and 0.882 for Chinese when compared to the reference, which is a promising indication of the effectiveness of fine-tuning approaches for UMR-to-text generation with even limited amounts of UMR data.
• Abstract（参考訳）: 統一意味表現(Uniform Meaning Representation、UMR)は、近年開発されたグラフベースの意味表現であり、抽象意味表現(Abstract Meaning Representation、AMR)を、特に文書レベルの情報と多言語的柔軟性を取り入れることで、様々な方法で拡張している。 下流タスクにUMRを効果的に採用・活用するためには、UMR技術エコシステムの開発に向けた努力が必要である。 本研究では,UMR から AMR へのパイプライン変換を行い,次に AMR-to-text 生成モデル,(2) 大規模言語モデルを UMR データで微調整し,(3) 既存の AMR-to-text 生成モデルを UMR データで微調整する。 我々の最高の性能モデルでは、英語の 0.825 と中国語の 0.882 の多言語 BERTscore を実現している。

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