論文の概要: Temporal Common Sense Acquisition with Minimal Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.04304v1
• Date: Fri, 8 May 2020 22:20:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-05 12:45:01.581748
• Title: Temporal Common Sense Acquisition with Minimal Supervision
• Title（参考訳）: 極小スーパービジョンによる時間的常識獲得
• Authors: Ben Zhou and Qiang Ning and Daniel Khashabi and Dan Roth
• Abstract要約: この研究は、時間的常識の明示的で暗黙的な言及を活用する新しいシーケンスモデリング手法を提案する。 本手法は,時間的共通感覚の様々な次元の質予測を行う。 また、時間比較、親子関係、イベントコア参照、時間的QAなど、関連するタスクに対するイベントの表現も生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.8308414884754
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Temporal common sense (e.g., duration and frequency of events) is crucial for understanding natural language. However, its acquisition is challenging, partly because such information is often not expressed explicitly in text, and human annotation on such concepts is costly. This work proposes a novel sequence modeling approach that exploits explicit and implicit mentions of temporal common sense, extracted from a large corpus, to build TACOLM, a temporal common sense language model. Our method is shown to give quality predictions of various dimensions of temporal common sense (on UDST and a newly collected dataset from RealNews). It also produces representations of events for relevant tasks such as duration comparison, parent-child relations, event coreference and temporal QA (on TimeBank, HiEVE and MCTACO) that are better than using the standard BERT. Thus, it will be an important component of temporal NLP.
• Abstract（参考訳）: 時間的常識(例えば、出来事の持続時間と頻度)は自然言語を理解するのに不可欠である。 しかし、そのような情報はテキストで明示的に表現されないことが多く、その概念に対する人間のアノテーションはコストがかかるため、その獲得は困難である。 本研究では,大規模コーパスから抽出された時間的共通感覚の明示的・暗黙的言及を利用して,時間的共通感覚言語モデルであるタコラムを構築する新しいシーケンスモデリング手法を提案する。 提案手法は,時間的共通感覚の様々な次元の質予測(UDSTおよびRealNewsから新たに収集したデータセット)を行う。 また、時間比較、親子関係、イベントコア、時間的QA(TimeBank、HiEVE、MCTACO)といった、標準的なBERTよりも優れたタスクのためのイベントの表現を生成する。 したがって、これは一時的NLPの重要な構成要素となる。

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