تقدم هذه الورقة StoryDB --- مجموعة بيانات واسعة متعددة اللغات من الروايات.StoryDB هي جثة من النصوص التي تضم قصص في 42 لغة مختلفة.تتضمن كل لغة 500+ قصص.تشمل بعض اللغات أكثر من 20 ألف قصة.يتم فهرسة كل قصة عبر اللغات والمسمى مع العلامات مثل النوع أو الموضوع.يعرض Corpus تباين موضعي ولغوي غني ويمكن أن يكون بمثابة مورد لدراسة دور السرد في معالجة اللغة الطبيعية في مختلف اللغات بما في ذلك الموارد المنخفضة.نوضح أيضا كيف يمكن استخدام مجموعة البيانات لقياس ثلاث نماذج متعددة اللغات الحديثة، وهي mdistillbert و mbert و xlm-roberta.
This paper presents StoryDB --- a broad multi-language dataset of narratives. StoryDB is a corpus of texts that includes stories in 42 different languages. Every language includes 500+ stories. Some of the languages include more than 20 000 stories. Every story is indexed across languages and labeled with tags such as a genre or a topic. The corpus shows rich topical and language variation and can serve as a resource for the study of the role of narrative in natural language processing across various languages including low resource ones. We also demonstrate how the dataset could be used to benchmark three modern multilanguage models, namely, mDistillBERT, mBERT, and XLM-RoBERTa.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
نقدم متعدد اليوراء، مجموعة بيانات جديدة متعددة اللغات لتصنيف الموضوع للوثائق القانونية. تضم DataSet قوانين الاتحاد الأوروبي 65 ألف (EU)، والتي ترجمت رسميا في 23 لغة، مشروحا بالملصقات المتعددة من تصنيف Eurovoc. نسلط الضوء على تأثير المنفأة الزمنية الا
وقد حافظت العلامات الدلالية المتعددة اللغات واللغات الدلالية (SRL) مؤخرا عن الاهتمام المتزايد لأن تقنيات تمثيل النص متعدد اللغات أصبحت أكثر فعالية ومتاحة على نطاق واسع. في حين أن العمل الحديث قد حقق النجاح المتزايد، فإن النتائج على معايير الذهب متعدد
أظهرت نماذج اختيار الاستجابة متعددة الدوران مؤخرا أداء مماثل للبشر في العديد من البيانات القياسية.ومع ذلك، في البيئة الحقيقية، غالبا ما تحتوي هذه النماذج على نقاط ضعف، مثل اتباع تنبؤات غير صحيحة تستند بشكل كبير على الأنماط السطحية دون فهم شامل للسياق
في هذه الورقة، نقدم أول بيانات مفاجئة متعددة اللغات متاحة للجمهور.جمعنا حوالي 6M أسئلة وأجوبة أزواج من الويب، في 21 لغة مختلفة.على الرغم من أن هذا أكبر بكثير من مجموعات بيانات استرجاع الأسئلة الشائعة الحالية، إلا أنها تأتي مع تحدياتها الخاصة: ازدواجي
عند قراءة قطعة أدبية، غالبا ما يصنع القراء استنتاجات حول أدوار الشخصيات والشخصيات والعلاقات والمهالية والإجراءات، وما إلى ذلك بينما يمكن للبشر السحب بسهولة على تجاربهم السابقة لبناء مثل هذه النظرة التي تركز على الطابع للسرد، فهم الشخصياتيمكن أن تكون