Zulu言語のためのスタンス検出のためのドメインギャップの橋渡し【JST・京大機械翻訳】

Dlamini Gcinizwe; Bekkouch Imad Eddine Ibrahim; Khan Adil; Derczynski Leon

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202214030040486 整理番号：22P0345298

Zulu言語のためのスタンス検出のためのドメインギャップの橋渡し【JST・京大機械翻訳】

Bridging the Domain Gap for Stance Detection for the Zulu language

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発行年： 2022年05月06日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年05月06日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

Mis Informationは,著者らの情報源を横断してその広がりを与えられた最近のここ数年の主要な関心事となっている。過去数年において,多くのNLPタスクがこの分野で導入され,いくつかのシステムが英語言語データセット上で良好な結果に達する。文献における誤情報に対する既存のAIベース手法は,成功への不可欠な最初のステップとして自動姿勢検出を示唆する。英語とターゲット言語間のドメインギャップによる非自明なタスクである他の言語に知識を移すために,英語に対してなされたこの進展を利用することを目指した。教師つきと教師なしの両方法で低品質データを活用することによって,ターゲット言語における人間専門知識を必要とせずに,ドメインギャップを減らすために,ドメインアダプテーションから技術を利用するブラックボックス非侵入法を提案した。これにより,英語で見つかるように,Zulu言語,目標言語に対するスタンス検出の類似結果を迅速に達成することができた。また,Zulu言語における姿勢検出データセットを提供した。著者らの実験結果は,英語データセットと機械翻訳をレバレッジすることによって,他の言語と共に英語データに関する性能を増加させることができることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , 自然語処理

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