مع ظهور Advent of Store argeddings، زادت الاهتمام تجاه نهج التصنيف العصبي لاسترجاع المعلومات بشكل كبير. ومع ذلك، ظلت جائبتان مهمان إلى حد كبير: I) عادة ما تتكون الاستعلامات من عدد قليل من الكلمات الرئيسية فقط، مما يزيد من الغموض ويجعل سياقه أكثر صعوبة، والثاني) أداء التصنيف العصبي على المستندات غير الإنجليزية لا يزال مرهقا بسبب نقص مجموعات البيانات المسمى. في هذه الورقة، نقدم سيدي (استرجاع المعلومات المحسنة) للتخفيف من المشكلتين من خلال الاستفادة من معلومات معنى النص. يكمن في جوهر نهجنا آلية توسيع عملية استعلام متعددة اللغات الرواية بناء على غزانة إحساس النصوص التي توفر تعريفات المعنى بأنها معلومات دلالية إضافية للاستعلام. الأهم من ذلك، نحن نستخدم الحواس كجسر عبر اللغات، وبالتالي السماح لطرازنا بأداء أفضل بكثير من بدائلها الخاضعة للإشراف وغير المعروضة عبر اللغات الفرنسية والألمانية والإيطالية والإسبانية على العديد من المعايير المفصيلة المفكف، بينما يتم تدريبها على بيانات Robust04 الإنجليزية فقط. نطلق سراح سيدي في https://github.com/sapienzanlp/sir.
With the advent of contextualized embeddings, attention towards neural ranking approaches for Information Retrieval increased considerably. However, two aspects have remained largely neglected: i) queries usually consist of few keywords only, which increases ambiguity and makes their contextualization harder, and ii) performing neural ranking on non-English documents is still cumbersome due to shortage of labeled datasets. In this paper we present SIR (Sense-enhanced Information Retrieval) to mitigate both problems by leveraging word sense information. At the core of our approach lies a novel multilingual query expansion mechanism based on Word Sense Disambiguation that provides sense definitions as additional semantic information for the query. Importantly, we use senses as a bridge across languages, thus allowing our model to perform considerably better than its supervised and unsupervised alternatives across French, German, Italian and Spanish languages on several CLEF benchmarks, while being trained on English Robust04 data only. We release SIR at https://github.com/SapienzaNLP/sir.
References used
https://aclanthology.org/
We present a method for automatic query expansion for cross-lingual information retrieval in the medical domain. The method employs
machine translation of source-language queries into a document language and linear regression to predict the retriev
Introducing biomedical informatics (BMI) students to natural language processing (NLP) requires balancing technical depth with practical know-how to address application-focused needs. We developed a set of three activities introducing introductory BM
This research proposes a new way to improve the
search outcome of Arabic semantics by abstractly summarizing the
Arabic texts (Abstractive Summary) using natural language
processing algorithms(NLP),Word Sense Disambiguation (WSD)
and techniques o
Text classification is a central tool in NLP. However, when the target classes are strongly correlated with other textual attributes, text classification models can pick up wrong'' features, leading to bad generalization and biases. In social media a
We train neural models for morphological analysis, generation and lemmatization for morphologically rich languages. We present a method for automatically extracting substantially large amount of training data from FSTs for 22 languages, out of which