論文の概要: Extraction and Evaluation of Formulaic Expressions Used in Scholarly Papers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.10334v1
• Date: Thu, 18 Jun 2020 07:42:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-19 14:09:08.464552
• Title: Extraction and Evaluation of Formulaic Expressions Used in Scholarly Papers
• Title（参考訳）: 学術論文における公式表現の抽出と評価
• Authors: Kenichi Iwatsuki, Florian Boudin and Akiko Aizawa
• Abstract要約: 本稿では,表現のスパンや形態の変動に頑健な新しい手法を提案する。 コーパス全体から公式表現を抽出する代わりに、各文からそれらを抽出することで、異なる形式を同時に扱うことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.323367158694495
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Formulaic expressions, such as 'in this paper we propose', are helpful for authors of scholarly papers because they convey communicative functions; in the above, it is showing the aim of this paper'. Thus, resources of formulaic expressions, such as a dictionary, that could be looked up easily would be useful. However, forms of formulaic expressions can often vary to a great extent. For example, 'in this paper we propose', 'in this study we propose' and 'in this paper we propose a new method to' are all regarded as formulaic expressions. Such a diversity of spans and forms causes problems in both extraction and evaluation of formulaic expressions. In this paper, we propose a new approach that is robust to variation of spans and forms of formulaic expressions. Our approach regards a sentence as consisting of a formulaic part and non-formulaic part. Then, instead of trying to extract formulaic expressions from a whole corpus, by extracting them from each sentence, different forms can be dealt with at once. Based on this formulation, to avoid the diversity problem, we propose evaluating extraction methods by how much they convey specific communicative functions rather than by comparing extracted expressions to an existing lexicon. We also propose a new extraction method that utilises named entities and dependency structures to remove the non-formulaic part from a sentence. Experimental results show that the proposed extraction method achieved the best performance compared to other existing methods.
• Abstract（参考訳）: この論文で提案する公式表現は、コミュニケーション機能を伝えるため、学術論文の著者にとって有用であり、上述の論文の目的を示している」。 したがって、簡単に調べられる辞書のような公式表現の資源は有用であろう。 しかし、式表現の形式は、しばしば大きく変化する。 例えば,「本論文では提案する」,「本論文では提案する」,「本論文では提案する新しい方法」は全て公式表現とみなされる。 このようなスパンと形式の多様性は、式表現の抽出と評価の両方に問題を引き起こす。 本稿では,表現のスパンや形式の変化に頑健な新しい手法を提案する。 本手法では,文を形式的部分と非形式的部分からなるものとみなす。 すると、コーパス全体から公式表現を抽出する代わりに、各文からそれらを抽出することで、異なる形式を同時に扱うことができる。 この定式化に基づき,多様性問題を回避するために,抽出された表現を既存の語彙と比較するのではなく,特定の伝達関数をどの程度伝達するかによる抽出手法の評価を提案する。 また,文から非形式的部分を取り除くために名前付きエンティティと依存関係構造を利用する新しい抽出手法を提案する。 実験の結果,提案手法は他の既存手法と比較して優れた性能を得た。

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