摘要

本文探讨了在数据稀缺环境下，如何利用跨语言迁移和少量样本学习技术进行论点挖掘（Argument Mining）。研究团队通过实验证明，在处理需要检测长且复杂话语结构的序列标注任务时，数据迁移方法优于模型迁移方法，且微调（fine-tuning）技术胜过基于提示的少量样本学习方法。文章还强调了任务类型（序列跨度的长度和复杂性）和采样方法对少量样本学习效果的重要性。实验结果表明，通过适当的数据采样和微调预训练语言模型，可以在数据稀缺的情况下实现高效的论点挖掘。

原理

本文的核心在于比较三种不同的跨语言迁移学习策略：数据迁移、模型迁移和少量样本学习。数据迁移涉及将数据从源语言翻译并投影到目标语言，然后使用这些数据微调预训练的编码器语言模型。模型迁移则利用预训练的多语言语言模型，如mBERT，通过在英语数据上进行训练，然后在目标语言（如西班牙语、法语和意大利语）上生成预测。少量样本学习则利用有限的标注样本来训练模型，通过提示（prompting）方法，如EntLM，来解决命名实体识别（NER）任务。实验结果显示，对于论点挖掘这类需要检测复杂话语结构的任务，数据迁移和微调技术表现更优。

流程

研究团队首先使用最先进的机器翻译模型NLLB将英语的AbstRCT语料库翻译成西班牙语、意大利语和法语，然后通过标注投影工具将原始数据集的标注投影到翻译后的版本中。接着，母语者手动校正了这些投影的论点组件标签，以确保评估数据的质量。为了进行少量样本实验，数据被随机采样成不同的小子集，并采用k-shot和k-percent两种采样方法。实验中，团队比较了数据迁移、模型迁移和少量样本学习（使用EntLM和微调mBERT）的效果，评估指标为F1宏平均分数。

应用

本文的研究成果在论点挖掘领域具有重要的应用前景，尤其是在医疗领域的临床文本分析中。通过有效的跨语言迁移和少量样本学习技术，可以在数据稀缺的情况下实现高质量的论点组件识别，这对于多语言环境下的文本分析和信息提取具有重要意义。此外，这些技术还可以推广到其他需要复杂序列标注的自然语言处理任务中。