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- Efficiently Aligned Cross-Lingual Transfer Learning for Conversational Tasks using Prompt-Tuning [83.3]
英語のような高リソース言語で訓練された言語モデルの言語間移動は、多くのNLPタスクのために広く研究されている。 並列かつ大規模な多言語会話データセットであるXSGDを紹介する。 我々は、アライメントプロンプトを学習するための効率的なプロンプトチューニングベースの手法を開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 06:18:33 GMT)
- English-only Schema-Guided Dialogue (SGD)を翻訳して作成した大規模な多言語対話データセットXSGDの紹介とプロンプトチューニング方法の提案
- データセットはgoogle driveからダウンロードできるとのこと
- Multi-lingual and Multi-cultural Figurative Language Understanding [69.5]
図形言語は人間のコミュニケーションに浸透するが、NLPでは比較的過小評価されている。 Hindi, Indonesian, Javanese, Kannada, Sundanese, Swahili, Yorubaの7つの多様な言語に関するデータセットを作成しました。 我々のデータセットから,各言語は,同じ領域から派生した言語間で最も高い重なり合いを持つ,図形表現の文化的・地域的概念に依存していることが明らかとなった。 全ての言語は、事前学習データと微調整データの可用性を反映した性能の変化により、英語と比較して大きな欠陥がある。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:30:31 GMT)
- 多言語（多文化）な比喩表現（figurative language）のデータセット。
- 面白いデータではあるが、日本語部分に違和感がある例があるような気もしなくはない…時間があれば修正提案をしてみようかと思う
- GitHub – simran-khanuja/Multilingual-Fig-QA: Creating the multilingual version of Fig-QA
- XTREME-UP: A User-Centric Scarce-Data Benchmark for Under-Represented Languages [105.5]
データ不足は、多言語NLPシステムの開発において重要な問題である。 我々はXTREME-UPを提案する。XTREME-UPはゼロショットではなく、希少なデータシナリオに焦点を当てたベンチマークである。 XTREME-UPは、88言語にまたがる言語モデルが、9つのキーとなるユーザー中心技術上で機能する能力を評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 24 May 2023 06:09:28 GMT)
- 非常に多言語のNLPベンチマーク。対象タスクもASR、OCR、AutoComplete、Transliteration、Machine Translation、QA、Ritrieval for QA、NER、Semantic Parsingと多様。
- リポジトリはGitHub – google-research/xtreme-up
- DLUE: Benchmarking Document Language Understanding [32.6]
文書理解能力を包括的に評価する方法については、確固たるコンセンサスはない。 本稿では,文書分類,文書構造解析,文書情報抽出,文書書き起こしの4つの代表的能力について要約する。 新しい評価フレームワークでは、新しいタスクスイートである DLUE の Document Language Understanding Evaluation を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 16 May 2023 15:16:24 GMT)
- 文書読解タスクのベンチマーク。document classification、document structure analysis、document information extraction、document transcriptionが対象。
- プロジェクトサイトはDLUE – Coming Soon (dluebenchmark.com)
- GeoGLUE: A GeoGraphic Language Understanding Evaluation Benchmark [56.1]
我々はGeoGLUEと呼ばれるGeoGraphic Language Understanding Evaluationベンチマークを提案する。 オープンソースの地理資源からデータを収集し、6つの自然言語理解タスクを導入する。 我々は,GeoGLUEベンチマークの有効性と意義を示す一般ベースラインの評価実験と解析を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 11 May 2023 03:21:56 GMT)
- 地理的情報を含めた自然言語処理ベンチマーク、Geo-POI Searching、 GeoSequence Tagging、Geo-Text Classificationがタスク。実用性が高そうなタスクという印象。
- リポジトリは地理语义理解能力评测基准 · 数据集 (modelscope.cn)
- SportsMOT: A Large Multi-Object Tracking Dataset in Multiple Sports Scenes [44.5]
本稿では,emphSportsMOTと呼ばれる多種多様なスポーツシーンにおける大規模多目的追跡データセットを提案する。 240のビデオシーケンス、150Kフレーム以上、およびバスケットボール、バレーボール、サッカーを含む3つのスポーツカテゴリーから収集された1.6M以上のバウンディングボックスで構成されている。 本稿では,emphMixSortと呼ばれる新しい多対象追跡フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Apr 2023 12:23:36 GMT)
- スポーツを対象としたマルチオブジェクトトラッキングデータセット
- 動きが激しく、見た目での区別がつきそうでつかないという難しそうなデータだという印象
- SportsMOT Dataset – DeeperAction