Multilingual Evaluation of Semantic Textual Relatedness

网络内容的爆炸式增长要求强大的自然语言处理（NLP）技术，能够捕捉多种语言之间细微的含义和文化背景。语义文本相关性（STR）超越表面上的词汇重叠，考虑语言元素和主题、情感和观点等非语言因素。尽管其关键作用，但先前的NLP研究主要集中在英语上，限制了其在不同语言之间的适用性。为了填补这一空白，我们的论文深入探讨了超越简单词汇重叠的句子之间的深层联系。我们不仅探索了马拉地语、印地语、西班牙语和英语中STR的应用，还解锁了信息检索、机器翻译等方面的潜力。利用SemEval-2024共享任务，我们探索了各种语言模型在三种学习范式（监督、无监督和跨语言）中的应用。我们的全面方法获得了有希望的结果，证明了我们的方法的有效性。这项工作旨在展示我们的成就，同时激发对多语言STR的进一步研究，特别是针对低资源语言。

本论文旨在解决在线内容的爆炸式增长所需的自然语言处理技术的问题，特别是跨多种语言的语义文本相关性（STR）问题。此外，该论文还试图探索跨语言的STR模型在不同学习范式下的有效性。

该论文的关键思路是利用语言学元素和非语言学因素（如主题、情感和观点）来捕捉句子之间更深层的联系，以解决跨多种语言的STR问题。

该论文探索了Marathi、Hindi、Spanish和English四种语言的STR，使用了SemEval-2024共享任务来评估各种语言模型在三种学习范式下的表现。实验结果表明，该方法是有效的。此外，该论文的开源代码和使用的数据集也值得关注。该论文的成果不仅展示了作者的成就，也为低资源语言的多语言STR研究提供了启示。

最近的相关研究包括：1. 'Multilingual and Cross-lingual Semantic Textual Similarity'；2. 'Cross-lingual Semantic Textual Similarity via Latent Space Translation'；3. 'A Multilingual and Multi-Aspect Similarity Learning Framework for Short Texts'。