Berend Gábor: Mitigating the knowledge acquisition bottleneck for Hungarian word sense disambiguation using multilingual transformers.
Előnézet |
Cikk, tanulmány, mű
msznykonf_017_077-089.pdf Letöltés (308kB) | Előnézet |
Absztrakt (kivonat)
A major hurdle in training all-words word sense disambiguation (WSD) systems for new domains and/or languages is the limited availability of sense annotated training corpora and that their construction is an extremely costly and labor-intensive process. In this paper, we investigate the utilization of multilingual transformer-based language models for performing cross-lingual WSD in the zero-shot setting. Our empirical results suggest that by relying on the intriguing multilingual abilities of pre-trained language models, we can infer reliable sense labels to Hungarian textual utterances in the all-word WSD setting by purely relying on sense-annotated training data in English.
| Mű típusa: | Konferencia vagy workshop anyag |
|---|---|
| Rovatcím: | Szemantika |
| Befoglaló folyóirat/kiadvány címe: | Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia |
| Dátum: | 2021 |
| Kötet: | 17 |
| ISBN: | 978-963-306-781-9 |
| Oldalak: | pp. 77-89 |
| Nyelv: | angol |
| Konferencia neve: | Magyar számítógépes nyelvészeti konferencia (17.) (2021) (Szeged) |
| Befoglaló mű URL: | http://acta.bibl.u-szeged.hu/73340/ |
| Kulcsszavak: | Nyelvészet - számítógép alkalmazása |
| Megjegyzések: | Bibliogr.: p. 86-89. és a lábjegyzetekben ; összefoglalás angol nyelven |
| Szakterület: | 01. Természettudományok 01. Természettudományok > 01.02. Számítás- és információtudomány 06. Bölcsészettudományok 06. Bölcsészettudományok > 06.02. Nyelvek és irodalom |
| Feltöltés dátuma: | 2021. szep. 28. 10:55 |
| Utolsó módosítás: | 2022. nov. 08. 11:49 |
| URI: | http://acta.bibl.u-szeged.hu/id/eprint/73359 |
 |
Tétel nézet |
