論文の概要: Semantically Driven Sentence Fusion: Modeling and Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.02592v1
• Date: Tue, 6 Oct 2020 10:06:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-10 04:51:10.990324
• Title: Semantically Driven Sentence Fusion: Modeling and Evaluation
• Title（参考訳）: 意味駆動型文融合:モデリングと評価
• Authors: Eyal Ben-David, Orgad Keller, Eric Malmi, Idan Szpektor, Roi Reichart
• Abstract要約: 文融合は関連文をコヒーレントテキストに結合する作業である。 このタスクの現在のトレーニングと評価スキームは、単一の参照基盤構造に基づいている。 このことは、入力文間の意味的関係を頑健に把握することを妨げる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.599227950466442
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sentence fusion is the task of joining related sentences into coherent text. Current training and evaluation schemes for this task are based on single reference ground-truths and do not account for valid fusion variants. We show that this hinders models from robustly capturing the semantic relationship between input sentences. To alleviate this, we present an approach in which ground-truth solutions are automatically expanded into multiple references via curated equivalence classes of connective phrases. We apply this method to a large-scale dataset and use the augmented dataset for both model training and evaluation. To improve the learning of semantic representation using multiple references, we enrich the model with auxiliary discourse classification tasks under a multi-tasking framework. Our experiments highlight the improvements of our approach over state-of-the-art models.
• Abstract（参考訳）: 文融合は関連文をコヒーレントテキストに結合する作業である。 このタスクの現在のトレーニングおよび評価スキームは、単一の参照基底構造に基づいており、有効な融合変種を考慮していない。 これは入力文間の意味的関係を頑健に捉えることを妨げている。 そこで本研究では,連結句の帰属同値類を通じて,接地正解を複数の参照に自動的に拡張する手法を提案する。 この手法を大規模データセットに適用し,モデルトレーニングと評価の両方に拡張データセットを使用する。 複数の参照を用いた意味表現の学習を改善するため,マルチタスク・フレームワークにおいて,補助的な談話分類タスクでモデルを強化した。 実験では,最先端モデルに対するアプローチの改善を強調する。

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