論文の概要: Better Early than Late: Fusing Topics with Word Embeddings for Neural Question Paraphrase Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.11314v1
• Date: Wed, 22 Jul 2020 10:09:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 22:38:36.492074
• Title: Better Early than Late: Fusing Topics with Word Embeddings for Neural Question Paraphrase Identification
• Title（参考訳）: 遅かれ早かれ:ニューラル・クエスチョン・パラフローズ同定のための単語埋め込み付きトピックの融合
• Authors: Nicole Peinelt, Dong Nguyen and Maria Liakata
• Abstract要約: 質問文識別のためのニューラルアーキテクチャにおいて,話題と単語の埋め込みを融合する2つの方法を提案する。 我々のシステムは,複数のCQAデータセット上での神経ベースラインよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.574227630018758
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Question paraphrase identification is a key task in Community Question Answering (CQA) to determine if an incoming question has been previously asked. Many current models use word embeddings to identify duplicate questions, but the use of topic models in feature-engineered systems suggests that they can be helpful for this task, too. We therefore propose two ways of merging topics with word embeddings (early vs. late fusion) in a new neural architecture for question paraphrase identification. Our results show that our system outperforms neural baselines on multiple CQA datasets, while an ablation study highlights the importance of topics and especially early topic-embedding fusion in our architecture.
• Abstract（参考訳）: 質問パラフレーズ識別は、コミュニティ質問応答(cqa)における重要なタスクであり、入力された質問が以前に質問されたかどうかを判断する。 現在のモデルの多くは単語の埋め込みを使って重複した質問を識別しているが、特徴工学的なシステムにおけるトピックモデルの使用は、このタスクにも役立つことを示唆している。 そこで我々は,質問パラフレーズ識別のための新しいニューラル・アーキテクチャにおいて,トピックと単語埋め込み(早期/後期融合)を融合する2つの方法を提案する。 その結果,本システムは複数のcqaデータセットのニューラルベースラインよりも優れており,一方,アブレーション研究ではトピックの重要性,特に初期のトピックエンベディング融合が強調されている。

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