@进行中{shapiro-etal-2021-多标签方法,title=“形态句法探测的多标签方法”,author=“夏皮罗、内奥米和Paulada、Amandalynne和施泰纳特·特雷克尔德,谢恩“,editor=“Moens、Marie-Francine和黄、玄静和Specia、Lucia和Yeh,Scott Wen-tau“,booktitle=“计算语言学协会的发现:EMNLP 2021”,月份=11月,年=“2021”,address=“多米尼加共和国蓬塔卡纳”,publisher=“计算语言学协会”,url=“https://aclantology.org/2021.findings-emnlp.382”,doi=“10.18653/v1/2021.findings-emnlp.382”,页码=“4486-4524”,abstract=“我们建议使用多标签探测任务来评估多语言单词嵌入的形态句法表示。这种对规范探测的调整使得从整体和单个特征(例如,性别、数字、大小写)的层面上探索形态句法表示变得容易更自然地导致了对语言模型如何处理共现特征(例如,一致现象)的研究。我们用多语种BERT(Devlin等人,2018)演示了这项任务,并对七种不同类型的语言进行了训练探索:南非荷兰语、克罗地亚语、芬兰语、希伯来语、韩语、西班牙语和土耳其语。通过这个简单但稳健的范式,我们验证了多语言BERT可以同时提取许多形态句法特征。我们进一步评估了六种搁置语言的探针:阿拉伯语、汉语、马拉地语、斯洛文尼亚语、塔加路语和约鲁巴语。这种零快照的探测方式还有一个额外的好处,就是可以揭示语言模型识别出哪些跨语言属性是由多种语言共享的。",}
<?xml version=“1.0”encoding=“UTF-8”?><modsCollection xmlns=“http://www.loc.gov/mods/v3"><mods ID=“shapiro-etal-2021-multilabel-approach”><标题信息>形态句法探测的多标签方法</titleInfo><name type=“personal”>娜奥米夏皮罗<角色>作者</角色></name><name type=“personal”>阿曼达林保拉达<角色>作者</角色></name><name type=“personal”>谢恩(Shane)Steinert-Threlkeld<角色>作者</角色></name><originInfo>发布日期:2021-11发布日期:</originInfo><typeOfResource>文本<relatedItem type=“主机”><标题信息>计算语言学协会的发现:EMNLP 2021</titleInfo><name type=“personal”>玛丽·弗朗辛莫恩斯<角色>编辑器</角色></name><name type=“personal”>轩辕<namePart type=“given”>黄<namePart type=“family”><角色>编辑器</角色></name><name type=“personal”>露西娅Specia系列<角色>编辑器</角色></name><name type=“personal”>斯科特文涛<namePart type=“given”>文涛</namePart><namePart type=“family”>Yih</namePart><角色>编辑器</角色></name><originInfo>计算语言学协会<位置>多米尼加共和国卡纳角</place></originInfo>会议出版物</relatedItem>我们建议使用多标签探测任务来评估多语言单词嵌入的形态句法表示。这一对规范探测的调整使得我们可以很容易地从整体和个体特征(例如性别、数字、大小写)的层面上探索形态句法表征,并更自然地研究语言模型如何处理共现特征(例如,一致现象)。我们用多语种BERT(Devlin等人,2018)演示了这项任务,并对七种不同类型的语言进行了训练探索:南非荷兰语、克罗地亚语、芬兰语、希伯来语、韩语、西班牙语和土耳其语。通过这个简单但稳健的范式,我们验证了多语言BERT可以同时提取许多形态句法特征。我们进一步评估了六种搁置语言的探针:阿拉伯语、汉语、马拉地语、斯洛文尼亚语、塔加路语和约鲁巴语。这种零快照的探测方式还有一个额外的好处,就是可以揭示语言模型识别出哪些跨语言属性是由多种语言共享的</摘要>shapiro-etal-2021-多标签方法10.18653/v1/2021.findings-emnlp.382<位置><网址>https://aclantology.org/2021.findings-emnlp.382</url></位置><部分>2021-11年<扩展单元=“page”><开始>4486<end>4524</end></范围></部分></模块></modsCollection>
%0会议记录%形态句法探测的多标记方法%纳奥米·夏皮罗%阿曼达琳·鲍拉达%A Steinert-Threlkeld,谢恩%玛丽·弗朗辛·Y·莫恩斯%Y Huang,宣景%露西娅·Y·斯佩西亚%Y Yih、Scott Wen-tau%计算语言学协会的发现:EMNLP 2021%D 2021年%11月8日%计算语言学协会%C蓬塔卡纳,多米尼加共和国%F shapiro-etal-2021-多标签方法%我们建议使用多标签探测任务来评估多语言单词嵌入的形态句法表示。这一对规范探测的调整使得我们可以很容易地从整体和个体特征(例如性别、数字、大小写)的层面上探索形态句法表征,并更自然地研究语言模型如何处理共现特征(例如,一致现象)。我们用多语种BERT(Devlin等人,2018)演示了这项任务,并对七种不同类型的语言进行了训练探索:南非荷兰语、克罗地亚语、芬兰语、希伯来语、韩语、西班牙语和土耳其语。通过这个简单但稳健的范式,我们验证了多语言BERT可以同时提取许多形态句法特征。我们进一步评估了六种搁置语言的探针:阿拉伯语、汉语、马拉地语、斯洛文尼亚语、塔加路语和约鲁巴语。这种零快照的探测方式还有一个额外的好处,就是可以揭示语言模型识别出哪些跨语言属性是由多种语言共享的。%R 10.18653/v1/2021,印度-印度.382%U型https://acl选集.org/2021.findings-emnlp.382%U型https://doi.org/10.18653/v1/2021.findings-emnlp.382%电话:4486-4524
降价(非正式)
[形态句法探测的多标签方法](https://aclantology.org/2021.findings-emnlp.382)(Shapiro等人,《2021年调查结果》)
国际计算语言学协会
- 内奥米·夏皮罗(Naomi Shapiro)、阿曼达琳·保拉达(Amandalynne Paulada)和谢恩·斯坦内特·特雷克尔德(Shane Steinert-Threlkeld)。2021形态句法探测的多标记方法.英寸计算语言学协会的发现:EMNLP 2021,第4486–4524页,多米尼加共和国卡纳角。计算语言学协会。