論文の概要: Counterfactual Detection meets Transfer Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.13125v1
• Date: Wed, 27 May 2020 02:02:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-28 08:00:47.332519
• Title: Counterfactual Detection meets Transfer Learning
• Title（参考訳）: 転校学習を満たした反事実検出
• Authors: Kelechi Nwaike and Licheng Jiao
• Abstract要約: 既存のモデルアーキテクチャに最小限の適応で実装可能な,単純なバイナリ分類タスクであることを示す。 本稿では,先行者や後続者をエンティティ認識タスクとして処理するエンド・ツー・エンドパイプラインを導入し,それらをトークン分類に適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.82717416666232
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We can consider Counterfactuals as belonging in the domain of Discourse structure and semantics, A core area in Natural Language Understanding and in this paper, we introduce an approach to resolving counterfactual detection as well as the indexing of the antecedents and consequents of Counterfactual statements. While Transfer learning is already being applied to several NLP tasks, It has the characteristics to excel in a novel number of tasks. We show that detecting Counterfactuals is a straightforward Binary Classification Task that can be implemented with minimal adaptation on already existing model Architectures, thanks to a well annotated training data set,and we introduce a new end to end pipeline to process antecedents and consequents as an entity recognition task, thus adapting them into Token Classification.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,対話構造と意味論の領域である自然言語理解の中核領域に属するものと考えることができるが,本論文では,反事実検出の解決へのアプローチと,先行者の索引付けについて紹介する。 Transfer LearningはすでにいくつかのNLPタスクに適用されているが、新しいタスクに優れた特徴がある。 本稿では,既存のモデルに最小限の適応で実装可能な直感的なバイナリ分類タスクについて,十分な注釈付きトレーニングデータセットによって検証し,エンティティ認識タスクとして先行者や後続者を処理するための新たなエンドツーエンドパイプラインを導入し,それらをトークン分類に適用することを示す。

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