論文の概要: CASE: Context-Aware Semantic Expansion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1912.13194v1
• Date: Tue, 31 Dec 2019 06:38:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-16 20:41:50.441366
• Title: CASE: Context-Aware Semantic Expansion
• Title（参考訳）: 症例:文脈対応セマンティック展開
• Authors: Jialong Han, Aixin Sun, Haisong Zhang, Chenliang Li, Shuming Shi
• Abstract要約: 本稿では,CASE(Context-Aware Semantic Expansion)と呼ばれる新しいタスクを定義し,検討する。 セマンティックな文脈でシード項が与えられた場合、その文脈に適した他の用語をシードとして提案することを目指している。 このタスクのアノテーションは,既存のコーパスから完全に自動で,大規模に抽出可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.30244980290742
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we define and study a new task called Context-Aware Semantic Expansion (CASE). Given a seed term in a sentential context, we aim to suggest other terms that well fit the context as the seed. CASE has many interesting applications such as query suggestion, computer-assisted writing, and word sense disambiguation, to name a few. Previous explorations, if any, only involve some similar tasks, and all require human annotations for evaluation. In this study, we demonstrate that annotations for this task can be harvested at scale from existing corpora, in a fully automatic manner. On a dataset of 1.8 million sentences thus derived, we propose a network architecture that encodes the context and seed term separately before suggesting alternative terms. The context encoder in this architecture can be easily extended by incorporating seed-aware attention. Our experiments demonstrate that competitive results are achieved with appropriate choices of context encoder and attention scoring function.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,CASE(Context-Aware Semantic Expansion)と呼ばれる新しいタスクを定義し,検討する。 セマンティックな文脈でシード項が与えられた場合、その文脈に適した他の用語をシードとして提案することを目指している。 Caseには、クエリ提案、コンピュータ支援書き込み、単語感覚の曖昧さなど、多くの興味深い応用がある。 これまでの調査では、同じようなタスクしか行わず、評価には人間のアノテーションが必要でした。 本研究では,この課題に対するアノテーションを,既存のコーパスから完全に自動で大規模に抽出できることを実証する。 そこで,180万文のデータセットに対して,文脈とシード用語を別々に符号化し,代替用語を提案するネットワークアーキテクチャを提案する。 このアーキテクチャのコンテキストエンコーダは、シードアウェアの注意を組み込むことで容易に拡張できる。 実験の結果,コンテクストエンコーダとアテンションスコアリング関数の適切な選択により,競争結果が得られた。

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