論文の概要: Evaluating Text Coherence at Sentence and Paragraph Levels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.03221v1
• Date: Fri, 5 Jun 2020 03:31:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-25 02:41:11.552480
• Title: Evaluating Text Coherence at Sentence and Paragraph Levels
• Title（参考訳）: 文・段落レベルでのテキストコヒーレンスの評価
• Authors: Sennan Liu, Shuang Zeng and Sujian Li
• Abstract要約: 本稿では,既存の文順序付け手法の段落順序付けタスクへの適応について検討する。 また、ミニデータセットとノイズの多いデータセットを人工的に作成することで、既存のモデルの学習性と堅牢性を比較する。 我々は、リカレントグラフニューラルネットワークに基づくモデルがコヒーレンスモデリングの最適選択であると結論付けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.99797111176988
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, to evaluate text coherence, we propose the paragraph ordering task as well as conducting sentence ordering. We collected four distinct corpora from different domains on which we investigate the adaptation of existing sentence ordering methods to a paragraph ordering task. We also compare the learnability and robustness of existing models by artificially creating mini datasets and noisy datasets respectively and verifying the efficiency of established models under these circumstances. Furthermore, we carry out human evaluation on the rearranged passages from two competitive models and confirm that WLCS-l is a better metric performing significantly higher correlations with human rating than tau, the most prevalent metric used before. Results from these evaluations show that except for certain extreme conditions, the recurrent graph neural network-based model is an optimal choice for coherence modeling.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,文のコヒーレンスを評価するために,文の順序だけでなく段落の順序付けも提案する。 そこで我々は,各ドメインから4つの異なるコーパスを収集し,既存の文順化手法を段落順化タスクに適用することを検討した。 また,既存のモデルの学習可能性と頑健性を比較し,ミニデータセットとノイズデータセットをそれぞれ人工的に作成し,これらの状況下で確立したモデルの効率性を検証する。 さらに,WLCS-lは,これまで使用されてきた最も一般的な指標であるタウよりも,人体評価との相関が有意に高い指標であることが確認された。 これらの評価結果から、一定の極端な条件を除いて、リカレントグラフニューラルネットワークモデルがコヒーレンスモデリングの最適選択であることが示された。

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