論文の概要: Automatic Compilation of Resources for Academic Writing and Evaluating
with Informal Word Identification and Paraphrasing System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.02955v1
- Date: Thu, 5 Mar 2020 22:55:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-26 07:09:00.111595
- Title: Automatic Compilation of Resources for Academic Writing and Evaluating
with Informal Word Identification and Paraphrasing System
- Title（参考訳）: 単語識別とパラフレーズシステムを用いた学術書記・評価のためのリソースの自動コンパイル
- Authors: Seid Muhie Yimam and Gopalakrishnan Venkatesh and John Sie Yuen Lee
and Chris Biemann
- Abstract要約: 学術書記のためのリソースを自動構築する最初の手法を提案する。
目的は、テキストを自動的に編集し、学術的な文章のスタイルに忠実な文章作成支援システムを構築することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.42822218256954
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present the first approach to automatically building resources for
academic writing. The aim is to build a writing aid system that automatically
edits a text so that it better adheres to the academic style of writing. On top
of existing academic resources, such as the Corpus of Contemporary American
English (COCA) academic Word List, the New Academic Word List, and the Academic
Collocation List, we also explore how to dynamically build such resources that
would be used to automatically identify informal or non-academic words or
phrases. The resources are compiled using different generic approaches that can
be extended for different domains and languages. We describe the evaluation of
resources with a system implementation. The system consists of an informal word
identification (IWI), academic candidate paraphrase generation, and paraphrase
ranking components. To generate candidates and rank them in context, we have
used the PPDB and WordNet paraphrase resources. We use the Concepts in Context
(CoInCO) "All-Words" lexical substitution dataset both for the informal word
identification and paraphrase generation experiments. Our informal word
identification component achieves an F-1 score of 82%, significantly
outperforming a stratified classifier baseline. The main contribution of this
work is a domain-independent methodology to build targeted resources for
writing aids.
- Abstract（参考訳）: 学術書記のためのリソースを自動構築する最初の手法を提案する。
目的は、テキストを自動的に編集し、学術的な文章のスタイルに忠実な文章作成支援システムを構築することである。
現代アメリカ英語コーパス(coca)の学術用語リスト、新しい学術用語リスト、学術コロケーションリストといった既存の学術資料に加えて、非公式または非学術用語やフレーズを自動的に識別するためのリソースを動的に構築する方法についても検討する。
リソースは異なるドメインや言語に拡張可能な、異なるジェネリックアプローチを使ってコンパイルされる。
本稿では,システム実装による資源評価について述べる。
このシステムは、非公式な単語識別(IWI)、学術的候補パラフレーズ生成、およびパラフレーズランキングコンポーネントから構成される。
候補を生成し、文脈でランク付けするために、PPDBとWordNetのパラフレーズリソースを使用しました。
文脈における概念 (CoInCO) "オールワード (All-Words)" 語彙置換データセットを非公式な単語識別とパラフレーズ生成実験に使用する。
非公式の単語識別コンポーネントは82%のf-1スコアを達成し,階層化分類器ベースラインを著しく上回っている。
この研究の主な貢献は、補助書を書くためのターゲットとなるリソースを構築するためのドメインに依存しない方法論である。
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