518 research outputs found
A Survey on Semantic Processing Techniques
Semantic processing is a fundamental research domain in computational
linguistics. In the era of powerful pre-trained language models and large
language models, the advancement of research in this domain appears to be
decelerating. However, the study of semantics is multi-dimensional in
linguistics. The research depth and breadth of computational semantic
processing can be largely improved with new technologies. In this survey, we
analyzed five semantic processing tasks, e.g., word sense disambiguation,
anaphora resolution, named entity recognition, concept extraction, and
subjectivity detection. We study relevant theoretical research in these fields,
advanced methods, and downstream applications. We connect the surveyed tasks
with downstream applications because this may inspire future scholars to fuse
these low-level semantic processing tasks with high-level natural language
processing tasks. The review of theoretical research may also inspire new tasks
and technologies in the semantic processing domain. Finally, we compare the
different semantic processing techniques and summarize their technical trends,
application trends, and future directions.Comment: Published at Information Fusion, Volume 101, 2024, 101988, ISSN
1566-2535. The equal contribution mark is missed in the published version due
to the publication policies. Please contact Prof. Erik Cambria for detail
Discourse Structure in Machine Translation Evaluation
In this article, we explore the potential of using sentence-level discourse
structure for machine translation evaluation. We first design discourse-aware
similarity measures, which use all-subtree kernels to compare discourse parse
trees in accordance with the Rhetorical Structure Theory (RST). Then, we show
that a simple linear combination with these measures can help improve various
existing machine translation evaluation metrics regarding correlation with
human judgments both at the segment- and at the system-level. This suggests
that discourse information is complementary to the information used by many of
the existing evaluation metrics, and thus it could be taken into account when
developing richer evaluation metrics, such as the WMT-14 winning combined
metric DiscoTKparty. We also provide a detailed analysis of the relevance of
various discourse elements and relations from the RST parse trees for machine
translation evaluation. In particular we show that: (i) all aspects of the RST
tree are relevant, (ii) nuclearity is more useful than relation type, and (iii)
the similarity of the translation RST tree to the reference tree is positively
correlated with translation quality.Comment: machine translation, machine translation evaluation, discourse
analysis. Computational Linguistics, 201
Sense-aware Unsupervised Machine Translation
Modernit sanaupotusmenetelmät, esimerkiksi Word2vec, eivät mallinna leksikaalista moniselitteisyyttä luottaessaan kunkin sanan mallinnuksen yhden vektorirepresentaation varaan. Näin ollen leksikaalinen moniselitteisyys aiheuttaa ongelmia konekääntimille ja voi johtaa moniselitteisten sanojen käännökset usein harhaan. Työssä tarkastellaan mahdollisuutta mallintaa moniselitteisiä sanoja merkitysupotusmenetelmän (sense embeddings) avulla ja hyödynnetään merkitysupotuksia valvomattoman konekäännösohjelman (unsupervised machine translation) opetuksessa kieliparilla Englanti-Saksa.
Siinä missä sanaupotusmenetelmät oppivat yhden vektorirepresentaation kullekin sanalle, merkitysupotusmenetelmän avulla voidaan oppia useita representaatioita riippuen aineistosta tunnistettujen merkitysten määrästä. Näin ollen yksi valvomattoman konekääntämisen perusmenetelmistä, sanaupotusten kuvaus joukosta lähde- ja kohdekielten yksikielisiä vektorirepresentaatioita jaettuun kaksikieliseen vektoriavaruuteen, voi tuottaa paremman kuvauksen, jossa moniselitteiset sanat mallintuvat paremmin jaetussa vektoriavaruudessa. Tämä mallinnustapa voi vaikuttaa positiivisesti konekäännösohjelman kykyyn kääntää moniselitteisiä sanoja.
Työssä merkitysupotusmalleja käytetään saneiden alamerkitysten yksiselitteistämiseen, ja tämän myötä jokainen konekäännösmallin opetusaineistossa esiintyvä sane annotoidaan merkitystunnisteella. Näin ollen konekäännösmalli hyödyntää sanaupotusten sijaan merkitysupotuksia oppiessaan kääntämään lähde- ja kohdekielten välillä.
Työssä opetetaan tilastollinen konekäännösmalli käyttäen tavanomaista sanaupotusmenetelmää. Tämän lisäksi opetetaan sekä tilastollinen että neuroverkkokonekäännösmalli käyttäen merkitysupotusmenetelmää. Aineistona työssä käytetään WMT-14 News Crawl -aineistoa. Opetettujen mallien tuloksia verrataan aiempaan konekäännöstutkimuksen automaattisessa arvioinnissa hyvin menestyneeseen tilastolliseen konekäännösmalliin. Lisäksi työssä suoritetaan tulosten laadullinen arviointi, jossa keskitytään yksittäisten moniselitteisten sanojen kääntämiseen. Tulokset osoittavat, että käännösmallit voivat hyötyä merkitysupotusmenetelmästä. Tarkasteltujen esimerkkien perusteella merkitysupotusmenetelmää hyödyntävät konekäännösmallit onnistuvat kääntämään moniselitteisiä sanoja sanaupotusmenetelmää hyödyntävää mallia tarkemmin vastaamaan referenssikäännöksissä valittuja käännöksiä. Näin ollen laadullisen arvioinnin kohdistuessa yksittäisten moniselitteisten sanojen kääntämiseen, merkitysupotusmenetelmästä näyttää olevan hyötyä konekäännösmallien opetuksessa
A Large-Scale Test Set for the Evaluation of Context-Aware Pronoun Translation in Neural Machine Translation
The translation of pronouns presents a special challenge to machine
translation to this day, since it often requires context outside the current
sentence. Recent work on models that have access to information across sentence
boundaries has seen only moderate improvements in terms of automatic evaluation
metrics such as BLEU. However, metrics that quantify the overall translation
quality are ill-equipped to measure gains from additional context. We argue
that a different kind of evaluation is needed to assess how well models
translate inter-sentential phenomena such as pronouns. This paper therefore
presents a test suite of contrastive translations focused specifically on the
translation of pronouns. Furthermore, we perform experiments with several
context-aware models. We show that, while gains in BLEU are moderate for those
systems, they outperform baselines by a large margin in terms of accuracy on
our contrastive test set. Our experiments also show the effectiveness of
parameter tying for multi-encoder architectures.Comment: Accepted at WMT 201
- …