論文の概要: Exploring Probabilistic Soft Logic as a framework for integrating
top-down and bottom-up processing of language in a task context
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.07000v1
- Date: Wed, 15 Apr 2020 11:00:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-13 03:31:35.292378
- Title: Exploring Probabilistic Soft Logic as a framework for integrating
top-down and bottom-up processing of language in a task context
- Title（参考訳）: タスクコンテキストにおける言語のトップダウンおよびボトムアップ処理を統合するフレームワークとしての確率的ソフトロジックの検討
- Authors: Johannes Dellert
- Abstract要約: このアーキテクチャは既存のNLPコンポーネントを統合し、8段階の言語モデリングの候補分析を生成する。
このアーキテクチャは、形式レベルでの表現形式としてUniversal Dependencies (UD) と、学習者回答のセマンティックな分析を表現するための抽象的意味表現 (AMR) に基づいて構築されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6091702876917279
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This technical report describes a new prototype architecture designed to
integrate top-down and bottom-up analysis of non-standard linguistic input,
where a semantic model of the context of an utterance is used to guide the
analysis of the non-standard surface forms, including their automated
normalization in context. While the architecture is generally applicable, as a
concrete use case of the architecture we target the generation of
semantically-informed target hypotheses for answers written by German learners
in response to reading comprehension questions, where the reading context and
possible target answers are given.
The architecture integrates existing NLP components to produce candidate
analyses on eight levels of linguistic modeling, all of which are broken down
into atomic statements and connected into a large graphical model using
Probabilistic Soft Logic (PSL) as a framework. Maximum a posteriori inference
on the resulting graphical model then assigns a belief distribution to
candidate target hypotheses. The current version of the architecture builds on
Universal Dependencies (UD) as its representation formalism on the form level
and on Abstract Meaning Representations (AMRs) to represent semantic analyses
of learner answers and the context information provided by the target answers.
These general choices will make it comparatively straightforward to apply the
architecture to other tasks and other languages.
- Abstract（参考訳）: 本技術報告では,非標準言語入力におけるトップダウンおよびボトムアップ解析を統合するために設計された新しいプロトタイプアーキテクチャについて述べる。
アーキテクチャは一般的に当てはまるが、アーキテクチャの具体的なユースケースとして、ドイツの学習者によって書かれた回答に対する意味論的に変形した目標仮説の生成を対象とし、理解的な質問を読み取る。
このアーキテクチャは、既存のnlpコンポーネントを統合して8段階の言語モデリングの候補分析を行い、それら全てはアトミックステートメントに分解され、確率的ソフトロジック(psl)をフレームワークとして、大きなグラフィカルモデルに接続される。
結果のグラフィカルモデルに対する最大後進推論は、候補のターゲット仮説に信念分布を割り当てる。
アーキテクチャの現在のバージョンは、形式レベルでの表現形式としてUniversal Dependencies (UD) と、学習者回答のセマンティック分析と対象回答が提供するコンテキスト情報を表現するための抽象的意味表現 (AMR) に基づいている。
これらの一般的な選択は、アーキテクチャを他のタスクや他の言語に適用することが比較的簡単になります。
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