論文の概要: Paraphrasing vs Coreferring: Two Sides of the Same Coin

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.14979v2
• Date: Fri, 9 Oct 2020 16:48:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 04:43:10.304123
• Title: Paraphrasing vs Coreferring: Two Sides of the Same Coin
• Title（参考訳）: パラフレージング対コアファーリング:同じコインの2つの側面
• Authors: Yehudit Meged, Avi Caciularu, Vered Shwartz, Ido Dagan
• Abstract要約: 2つの異なるNLPタスク間のシナジーについて検討する。 イベントコアスデータセットからのアノテーションを、リスコアで抽出された述語パラフレーズの遠隔監視に使用しています。 私たちはまた、最先端のイベントコア参照解決モデルに付加的な入力として、同じ再ランク機能を使用します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.80553558538015
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the potential synergy between two different NLP tasks, both confronting predicate lexical variability: identifying predicate paraphrases, and event coreference resolution. First, we used annotations from an event coreference dataset as distant supervision to re-score heuristically-extracted predicate paraphrases. The new scoring gained more than 18 points in average precision upon their ranking by the original scoring method. Then, we used the same re-ranking features as additional inputs to a state-of-the-art event coreference resolution model, which yielded modest but consistent improvements to the model's performance. The results suggest a promising direction to leverage data and models for each of the tasks to the benefit of the other.
• Abstract（参考訳）: 2つの異なるnlpタスク間の潜在的相乗効果について検討し, 述語語彙の変動, 述語パラフレーズの同定, イベントコリファレンスの解決について検討した。 まず、イベントコリファレンスデータセットからのアノテーションを遠方の監督として使用し、ヒューリスティックに抽出された述語パラフレーズを再スコアします。 新しい得点は、元の得点法によって、ランキングにおいて平均18点以上の精度を得た。 次に、最先端のイベントコリファレンス解決モデルへの追加入力として、同じ再ランキング機能を使用して、モデルのパフォーマンスを控えめだが一貫したものにしました。 結果は、各タスクにデータとモデルを活用して他方のメリットを享受する、有望な方向性を示唆している。

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