Fugu-MT 論文翻訳(概要): Style-transfer and Paraphrase: Looking for a Sensible Semantic Similarity Metric

論文の概要: Style-transfer and Paraphrase: Looking for a Sensible Semantic Similarity Metric

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.05001v3
Date: Thu, 3 Dec 2020 21:58:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-14 20:26:22.008862
Title: Style-transfer and Paraphrase: Looking for a Sensible Semantic Similarity Metric
Title（参考訳）: style-transfer と paraphrase: 意味的類似性指標を求める
Authors: Ivan P. Yamshchikov, Viacheslav Shibaev, Nikolay Khlebnikov, Alexey Tikhonov
Abstract要約: 文献で広く使われている指標のどれも、これらの課題における人間の判断に十分近いものではないことを示す。最近提案されたいくつかのメトリクスは同等の結果を提供するが、Word Mover Distanceが最も合理的なソリューションであることが示されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.313879914379005
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The rapid development of such natural language processing tasks as style transfer, paraphrase, and machine translation often calls for the use of semantic similarity metrics. In recent years a lot of methods to measure the semantic similarity of two short texts were developed. This paper provides a comprehensive analysis for more than a dozen of such methods. Using a new dataset of fourteen thousand sentence pairs human-labeled according to their semantic similarity, we demonstrate that none of the metrics widely used in the literature is close enough to human judgment in these tasks. A number of recently proposed metrics provide comparable results, yet Word Mover Distance is shown to be the most reasonable solution to measure semantic similarity in reformulated texts at the moment.
Abstract（参考訳）: スタイル転送、パラフレーズ、機械翻訳といった自然言語処理タスクの急速な発展は、しばしば意味的類似性メトリクスの使用を要求する。近年,2つの短いテキストの意味的類似性を測定する手法が開発されている。本稿では,10以上の手法について包括的解析を行う。意味的類似性に応じた1万4千文対の新たなデータセットを用いて,これらのタスクにおいて,文献で広く用いられている指標は,人間の判断に十分に近いものではないことを実証する。最近提案されたいくつかの指標は、同等の結果を提供するが、Word Mover Distanceは、現在修正されたテキストのセマンティックな類似度を測定する最も合理的なソリューションである。

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