論文の概要: Open Domain Suggestion Mining Leveraging Fine-Grained Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.04297v2
- Date: Sat, 11 Jul 2020 19:47:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-16 07:50:52.420845
- Title: Open Domain Suggestion Mining Leveraging Fine-Grained Analysis
- Title（参考訳）: 細粒度解析を利用したオープンドメイン提案マイニング
- Authors: Shreya Singal, Tanishq Goel, Shivang Chopra, Sonika Dahiya
- Abstract要約: マーカに基づくオーバーサンプリングときめ細かい提案マイニング技術を利用した2層パイプラインを提案する。
オーバーサンプリング技術とトランスフォーマーをベースとしたきめ細かな解析が組み合わさることで, オーバーサンプリング技術が最先端技術に勝ることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7491858164568674
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Suggestion mining tasks are often semantically complex and lack sophisticated
methodologies that can be applied to real-world data. The presence of
suggestions across a large diversity of domains and the absence of large
labelled and balanced datasets render this task particularly challenging to
deal with. In an attempt to overcome these challenges, we propose a two-tier
pipeline that leverages Discourse Marker based oversampling and fine-grained
suggestion mining techniques to retrieve suggestions from online forums.
Through extensive comparison on a real-world open-domain suggestion dataset, we
demonstrate how the oversampling technique combined with transformer based
fine-grained analysis can beat the state of the art. Additionally, we perform
extensive qualitative and qualitative analysis to give construct validity to
our proposed pipeline. Finally, we discuss the practical, computational and
reproducibility aspects of the deployment of our pipeline across the web.
- Abstract（参考訳）: 提案マイニングタスクは、しばしば意味的に複雑であり、現実世界のデータに適用できる洗練された方法論が欠けている。
さまざまなドメインにまたがる提案の存在と、大きなラベル付き、バランスのとれたデータセットが存在しないため、このタスクは特に対処が難しい。
これらの課題を克服するために、Discourse Markerに基づくオーバーサンプリングときめ細かい提案マイニング技術を利用してオンラインフォーラムから提案を検索する2層パイプラインを提案する。
実世界のオープンドメイン提案データセットを広範囲に比較して、トランスフォーマーベースのきめ細かな解析と組み合わせたオーバーサンプリング手法が、いかに芸術の現状に勝るのかを実証する。
さらに,提案したパイプラインの構成妥当性を示すために,広範囲な定性的・定性的な分析を行う。
最後に,我々のパイプラインをWeb上に展開する際の実用的,計算的,再現的側面について論じる。
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