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【24h】

Sense-level subjectivity in a multilingual setting

机译：多语言环境中的感官水平主观性

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Recent research on English word sense subjectivity has shown that the subjective aspect of an entity is a characteristic that is better delineated at the sense level, instead of the traditional word level. In this paper, we seek to explore whether senses aligned across languages exhibit this trait consistently, and if this is the case, we investigate how this property can be leveraged in an automatic fashion. We first conduct a manual annotation study to gauge whether the subjectivity trait of a sense can be robustly transferred across language boundaries. An automatic framework is then introduced that is able to predict subjectivity labeling for unseen senses using either cross-lingual or multilingual training enhanced with bootstrapping. We show that the multilingual model consistently outperforms the cross-lingual one, with an accuracy of over 73% across all iterations.
机译：最近对英语单词感觉主观性的研究表明，实体的主观方面是在感觉级别而不是传统单词级别更好地描述的特征。在本文中，我们试图探究跨语言排列的感官是否始终如一地展现出这一特征，如果是这种情况，我们将研究如何以一种自动的方式利用这种特性。我们首先进行手动注释研究，以评估一种感觉的主观性特征是否可以在语言边界之间稳固地传递。然后引入了一个自动框架，该框架可以使用通过引导增强的跨语言或多语言训练来预测看不见的感觉的主观标签。我们显示，多语言模型始终优于跨语言模型，在所有迭代中的准确性均超过73％。

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