QED: A Framework and Dataset for Explanations in Question Answering (Google AI)

QED - это лингвистически обоснованная система объяснений ответа на вопрос. Как представлено в статье, при наличии вопроса и отрывка QED представляет объяснение ответа как комбинацию дискретных, интерпретируемых человеком шагов:

* выбор предложения := определение предложения, подразумевающего ответ на вопрос
* референциальное равенство := идентификация именных фраз в вопросе и ответном предложении, которые относятся к одной и той же вещи
* предикатная эвиденциальность := подтверждение того, что предикат в предложении влечет за собой предикат в вопросе после абстрагирования от референтных равенств.

arXiv
GitHub

#datasets #nlp #linguistics #ScientificML

Filling the Gaps in Ancient Akkadian Texts: A Masked Language Modelling Approach

Тут запилили модель, которая дополняет недостающий текст транслитерациями древних месопотамских манускриптов, первоначально написанных на клинописных глиняных табличках (2500 г. до н. э. - 100 г. н. э.). Из-за порчи табличек ученые часто полагаются на контекст, чтобы вручную заполнить недостающие части текста (субъективный и трудоемкий процесс).

Авторы определили, что эта задача может быть сформулирована как задача моделирования языка по маске (masked language model). Были разработаны несколько моделей, сфокусированных на аккадском языке, лингва-франка того времени. Для предварительного обучения использовали данные из других языков и различных временных периодов.

Наконец, они проводят оценку на людях, демонстрируя применимость их моделей для помощи экспертам в расшифровке текстов на вымерших языках.

#ScientificML #nlp #linguistics #history

Ученые - Норм!

На канале «Русские норм!» вышел первый эпизод спецпроекта «Ученые — норм!». Это серия выпусков про людей, которые двигают науку, да и все человечество, вперед.
Первый выпуск — про лингвистику. Многие считают, что лингвистика — это наука, которую сложно приложить к реальной жизни, но это вовсе не так.
Ученые из «Яндекса» Иван Ямщиков и Андрей Малинин учат нейросети генерировать тексты и строят модели, которые могут оценить границы собственных знаний и сказать, что чего-то не понимают. Нейролингвист Ольга Драгой исследует нарушения речи у детей и помогает хирургам проводить операции на мозге. А доцент Школы лингвистики ВШЭ Борис Орехов изучает поэтическую речь. Они рассказали нам о том, насколько разной бывает лингвистика, о своем пути в науку, о главных качествах ученого и о том, почему вообще наука — это интересно. Помимо науки, наши герои увлекаются искусством и спортом, они взбираются на горные вершины, катаются на мотоциклах, снимают кино, пишут подкасты и коллекционируют аналоговые фотоаппараты.

#ScientificML #linguistics