2022年4月19日 – arXiv最新論文の紹介

Learning to Generalize to More: Continuous Semantic Augmentation for Neural Machine Translation [50.5]
CsaNMT(Continuous Semantic Augmentation)と呼ばれる新しいデータ拡張パラダイムを提案する。 CsaNMTは各トレーニングインスタンスを、同じ意味の下で適切なリテラル式をカバーできる隣接領域で拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Apr 2022 08:16:28 GMT)
- データ拡張によって優れた性能を発揮する手法の提案。BackTranslationを大きく上回っている（がモノリンガルデータは導入していない？）。データ拡張系手法の中でSoTAを主張。
- GitHub – pemywei/csanmt: This is a code repository for the ACL 2022 paper “Learning to Generalize to More: Continuous Semantic Augmentation for Neural Machine Translation”

FactGraph: Evaluating Factuality in Summarization with Semantic Graph Representations [114.9]
文書と要約を構造化された意味表現(MR)に分解するFactGraphを提案する。 MRは、コアセマンティックの概念とその関係を記述し、文書と要約の両方の主要な内容を標準形式で集約し、データの疎結合を減少させる。事実性を評価するための異なるベンチマークの実験では、FactGraphは以前のアプローチよりも最大15%優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Apr 2022 16:45:33 GMT)
- 文書と要約で意味的整合性が取れないことがあるが、その評価を行う研究。グラフベースのアプローチを用いることでQAベースの手法よりも優れた結果であったとのこと。
- コードはhttps://github.com/amazon-research/fact-graphで公開予定

日: 2022年4月19日