XLTime:時間表現抽出のための交差言語知識転送フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Cao Yuwei; Groves William; Saha Tanay Kumar; Tetreault Joel R.; Jaimes Alex; Peng Hao; Yu Philip S.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217404504286 整理番号：22P0343902

XLTime:時間表現抽出のための交差言語知識転送フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

XLTime: A Cross-Lingual Knowledge Transfer Framework for Temporal Expression Extraction

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発行年： 2022年05月03日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年05月03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)

時間表現抽出(TEE)は自然言語における時間の理解に必須である。それは,質問回答,情報検索,および因果推論のような自然言語処理(NLP)タスクに応用がある。今日まで,この領域における作業は,他の言語に対するラベル付きデータの不足があるので,英語に集中している。マルチ言語TEEの新しいフレームワークであるXL時間を提案した。XLタイムは,事前訓練言語モデルのトップで動作し,英語と非英語言語の両方からクロス言語知識移転を高速にするために,マルチタスク学習を活用する。XLタイムは,目標言語におけるデータの不足によって引き起こされる問題を軽減する。異なる言語モデルでXL時間を適用し,フランス,スペイン,ポルトガル,およびBasqueの以前の自動SOTA法を大きなマージンで凌ぐことを示した。また,XLタイムは手作業Heidel時間法に関してかなりギャップを閉じる。【JST・京大機械翻訳】

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自然語処理

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