Bost artikulu onartuta Association for Computational Linguistics kongresuan

Aurten ospatuko den Association for Computational Linguistics (ACL) kongresuko 58. edizioan Ixa taldeko kideek kolaboratzaileekin batera bost artikulu aurkeztuko dituzte. ACL kongresua Hizkuntzaren Prozesamenduko kongresurik garrantzitsuenetakoa da eta uztailean Seattlen egin behar zen, baina aurten sarean izango da.

Hemen duzue ixakidei eta kolaboratzeei onartutako artikuluei buruzko informazioa:

Selecting Backtranslated Data from Multiple Sources for improved Neural Machine Translation (Xabier Soto, Dimitar Shterionov, Alberto Poncelas, Andy Way): Atzeranzko itzulpen sistema anitzen bitartez itzulitako datuek eu-es eta de-en domeinu klinikoko Itzulpen Automatiko Neuronaleko sistemetan duten eragina aztertzen dugu, eta Datu Hautaketa (DH) erabiltzen dugu corpus sintetikoa optimizatzeko. Ondoren, DHren irteera birkalkulatzen dugu atzeranzko itzulpena egiteko erabilitako sistemen kalitatea eta sortutako corpora sintetikoen aniztasun lexikoa kontuan hartuz.

On the Cross-lingual Transferability of Monolingual Representations (Mikel Artetxe, Sebastian Ruder, Dani Yogatama): BERT eredu elebakar bat maila lexikoan beste hizkuntzetara transferi daitekeela erakusten dugu, BERT eleaniztunaren inguruko aurreko hipotesiak zalantzan jartzen dituena.

A Call for More Rigor in Unsupervised Cross-lingual Learning (Mikel Artetxe, Sebastian Ruder, Dani Yogatama, Gorka Labaka, Eneko Agirre): Iritzi-artikulu honetan ikasketa eleaniztun gainbegiratu gabearen motibazio, definizio, hurbilpen eta metodologia berrikusten ditugu, eta euretako bakoitzean zorrotzago jokatzeko deia egiten dugu.

DoQA – Accessing Domain-Specific FAQs via Conversational QA (Jon Ander Campos, Arantxa Otegi, Aitor Soroa, Jan Deriu, Mark Cieliebak, Eneko Agirre): DoQA datu-multzoa aurkezten dugu, FAQetako informazioa elkarrizketa bidez atzitzeko balio duena. 2.437 elkarrizketa ditu 3 domeinu desberdinetan: sukaldaritza, bidaiak eta filmak.

A Methodology for Creating Question Answering Corpora Using Inverse Data Annotation (Jan Deriu, Katsiaryna Mlynchyk, Philippe Schläpfer, Alvaro Rodrigo, Dirk von Grünigen, Nicolas Kaiser, Kurt Stockinger, Eneko Agirre, Mark Cieliebak): Datu baseetako informazioa hizkuntzaren bidez atzitzeko entrenamentu datu-multzoak behar dira. Artikulu honetan halako datu-multzoak sortzeko metodologia berria proposatzen dugu, giza-anotazio abiadura hiru aldiz hobetzen duena aurreko metodoekin konparatuta. Gure esperimentuek erakusten dute kalitate oneko datu-multzoa dela, eta asmatu dugun token alineazioak emaitzak hobetzeko balio duela.

Zorionak guztiei!

 

Utzi erantzuna

Zure e-posta helbidea ez da argitaratuko. Beharrezko eremuak * markatuta daude