بينولبيه: تمكين الاستخراج المفتوح للمعلومات للغة اليونانية من خلال الترجمة الآلية

في هذه الورقة، نقدّم مشاركتنا في مسابقة SRW لمؤتمر EACL 2021؛ حيث نُقدّم منهجية تهدف إلى سد الفجوة بين اللغات ذات الموارد العالية والمنخفضة في سياق استخراج المعلومات المفتوحة، مع عرضها على اللغة اليونانية. تتمثل الأهداف الرئيسية للورقة في جوانبها الثنائية: أولاً، نُنشئ نماذج للترجمة الآلية العصبية (NMT) من الإنجليزية إلى اليونانية والعكس، باستخدام بنية المُحَوِّل (Transformer). ثانيًا، نستفيد من هذه النماذج لتحويل النصوص اليونانية إلى الإنجليزية كمدخل لمسارنا لمعالجة اللغة الطبيعية، حيث نطبّق سلسلة من مهام ما قبل المعالجة واستخراج الأزواج الثلاثية. في النهاية، نُعيد ترجمة الأزواج الثلاثية المستخرجة إلى اللغة اليونانية. ونُجري تقييمًا لأساليبنا في الترجمة الآلية العصبية واستخراج المعلومات المفتوحة على مجموعات بيانات معيارية، ونُظهر أن منهجنا يتفوق على أحدث النماذج المُتَوَقَّعة في معالجة اللغة اليونانية.