على الاستفادة من الإشراف النحوي للنقل عبر اللغات في وضع العلامات الدلالية

على الرغم من أن التطورات الأخيرة في الهندسة العصبية والتمثيلات المدربة مسبقا قد زادت بشكل كبير من الأداء النموذجي للحدث على وضع العلامات الدلالية الخاضعة للإشراف بالكامل (SRL)، فإن المهمة تظل تحديا لغات حيث تكون بيانات تدريب SRL الإشرافية غير وفيرة.يمكن للتعلم عبر اللغات تحسين الأداء في هذا الإعداد عن طريق نقل المعرفة من لغات الموارد عالية الموارد إلى الموارد المنخفضة.علاوة على ذلك، فإننا نفترض أن شرطية التبعيات النحوية يمكن أن يتم الاستفادة منها لتسهيل نقل عبر اللغات.في هذا العمل، نقوم بإجراء عملية استكشاف تجريبي لمساعدة الإشراف النحوي عن Crosslingual SRL ضمن مخطط تعليمي بسيط متعدد الأيتاح.مع التقييمات الشاملة عبر عشرة لغات (بالإضافة إلى اللغة الإنجليزية) وثلاثة بيانات معيار SRL، بما في ذلك SRL على حد سواء SRL المستندة إلى التبعية والمقرها، فإننا نعرض فعالية الإشراف النحامي في سيناريوهات منخفضة الموارد.

Although recent developments in neural architectures and pre-trained representations have greatly increased state-of-the-art model performance on fully-supervised semantic role labeling (SRL), the task remains challenging for languages where supervised SRL training data are not abundant. Cross-lingual learning can improve performance in this setting by transferring knowledge from high-resource languages to low-resource ones. Moreover, we hypothesize that annotations of syntactic dependencies can be leveraged to further facilitate cross-lingual transfer. In this work, we perform an empirical exploration of the helpfulness of syntactic supervision for crosslingual SRL within a simple multitask learning scheme. With comprehensive evaluations across ten languages (in addition to English) and three SRL benchmark datasets, including both dependency- and span-based SRL, we show the effectiveness of syntactic supervision in low-resource scenarios.