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- Understanding Translationese in Cross-Lingual Summarization [45.0]
言語間要約(MS)は、異なる対象言語で簡潔な要約を生成することを目的としている。 大規模なCRSサンプルを集めるために、既存のデータセットは通常、それらの生成に翻訳を伴います。 本研究では,翻訳文がCLSモデルの評価と性能にどのような影響を及ぼすかを検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Dec 2022 13:41:49 GMT)
- 翻訳を介する要約生成における翻訳処理の影響をまとめた論文
- 影響があるのは直感的にも間違いなく、少なくともテストでは機械翻訳の採用を避ける、学習時には機械翻訳を一部使う場合は品質差があることを前提とする・semi-supervisedの採用を検討するなど良い示唆がある。
- Language Models as Inductive Reasoners [141.3]
本稿では,自然言語の事実から自然言語規則を誘導するタスクを提案する。 自然言語を論理言語ではなく知識の表現として使用し、事前学習した言語モデルを「推論者」として使用します。 我々は、事前訓練された言語モデルが自然言語の事実から自然言語規則をいかに誘導できるかを、初めてかつ包括的な分析を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Dec 2022 11:12:14 GMT)
- 言語モデルにより帰納法を実現できるかの研究。モデル構築も評価も難しい問題。
- 本件のために12K規模のデータセットを作成、chain-of-language-models (CoLM)というフレームワークを提案、ベースラインを超えたと主張。
（ただし性能は高くなさそう…）
- コードなどは公開予定とのこと
- Revisiting the Gold Standard: Grounding Summarization Evaluation with Robust Human Evaluation [136.2]
既存の人間の評価プロトコルと要約のためのベンチマークは、アノテーション間の合意が低いか、統計的に重要な結論を導くのに必要な尺度が欠如している。 本稿では,微粒なセマンティック・ユニットに依存し,アノテータ間のアノテータ・アグリーメントを高い精度で実現する,改良された要約サリエンス・プロトコルであるAtomic Content Units(ACUs)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Dec 2022 17:26:05 GMT)
- 評価が難しい要約の評価について、新たなメトリクスとベンチマークの提案。どのくらい事実を含んでいるかという観点を入れているよう。
- Yale-LILY/ROSE (github.com)
- A Survey on Natural Language Processing for Programming [42.9]
全スペクトルから関連する著作を体系的にレビューする文献は存在しない。 本論文は, 初期の演能モデルから最新の競争レベルモデルまで, 既存の研究を包括的に調査する。 この論文のもう1つの利点はテクニックカテゴリの完全性であり、将来の作品の配置と比較を簡単に行うことができる。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Dec 2022 08:51:30 GMT)
- 自然言語処理をプログラミングに応用する取り組みのサーベイ
- 最近は生成がよくニュースになるが、それ以外にも様々なタスクがあることが分かる
- Benchmark Dataset and Effective Inter-Frame Alignment for Real-World Video Super-Resolution [65.2]
ビデオ超解像(VSR)は、高解像度(HR)動画を低解像度(LR)ビデオから再構成することを目的としており、近年大きく進歩している。 既存のVSRメソッドを複雑な劣化を伴う実世界のデータにデプロイすることは依然として困難である。 EAVSRは、提案した多層適応空間変換ネットワーク(MultiAdaSTN)を用いて、事前学習した光フロー推定ネットワークが提供するオフセットを洗練する。
論文 参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Dec 2022 17:41:46 GMT)
- 実世界のビデオ超解像用データセット構築及びSoTAの提案。
- リポジトリはhttps://github.com/HITRainer/EAVSR
- LawngNLI: A Long-Premise Benchmark for In-Domain Generalization from Short to Long Contexts and for Implication-Based Retrieval [72.5]
LawngNLIは米国法的な見解から構築されており、高い精度で自動ラベルが付けられている。 短いコンテキストから長いコンテキストまでドメイン内の一般化のベンチマークを行うことができる。 LawngNLIは、含意に基づくケース検索と議論のためのシステムを訓練し、テストすることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Dec 2022 18:42:39 GMT)
- 法律ドメインのNatural Language Inferenceデータセット、前提が非常に長いのが特徴とのことで扱うのは簡単ではない印象
- コードなどはCognitive Computation Group (upenn.edu)でリリースされる予定とのこと
- Explanations Can Reduce Overreliance on AI Systems During Decision-Making [12.7]
AIが予測のための説明を生成する場合、予測のみを提供する場合に比べて、過信は減少しない。 過度信頼は認知バイアスや未確認の信頼の結果であり、過度信頼は人間の認知の必然性に起因すると主張する者もいる。 対照的に、私たちの論文では、AIの説明に関わるかどうかを戦略的に選択し、AIの説明が過度な信頼を減少させるシナリオがあることを実証的に示す。文献で見いだされた無効効果のいくつかは、AIの予測を検証するコストを十分に削減していない説明によるものである可能性が示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Dec 2022 18:59:31 GMT)
- XAIの有効性に関する報告。「AIを過剰に信頼する文脈でXAIは効果が無い」という既存の報告に対して、5つの実験によって状況に依存するとの結果を出している。
- 実験のデザインをする過程が詳細で興味深い（この理由により若干長い）
- この報告自体は単純化された内容ではあるが、社会実装においてAIの使い方を設計するというのが重要になりそうなことが分かる。
- ERNIE-Code: Beyond English-Centric Cross-lingual Pretraining for Programming Languages [37.6]
同じプログラミング言語(PL)を扱うソフトウェアエンジニアは、異なる自然言語(NL)を話し、その逆も話す。 近年の研究では、コンピュータプログラムにおける生成前訓練の有効性が実証されているが、それらは常に英語中心である。 ERNIE-Codeは116個のNLと6個のPLのための統合事前学習言語モデルである。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Dec 2022 17:21:44 GMT)
- マルチリンガルなcode-to-text, text-to-code, code-to-code, text-to-text
- translate-trainとzero-shotの比較も興味深い。