論文の概要: Fine-grained Information Status Classification Using Discourse
Context-Aware BERT
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.14759v2
- Date: Sun, 1 Nov 2020 14:36:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-02 19:06:30.700772
- Title: Fine-grained Information Status Classification Using Discourse
Context-Aware BERT
- Title(参考訳): 談話文脈を考慮したBERTを用いたきめ細かい情報状態分類
- Authors: Yufang Hou
- Abstract要約: 本稿では,詳細な情報ステータスの分類を行うための,簡単な会話コンテキスト対応BERTモデルを提案する。
本モデルでは,IS分類の微粒化による新しい最先端性能を実現する。
また, アナフォラ認識のための10.5F1点の改善も示した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.81197069967052
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Previous work on bridging anaphora recognition (Hou et al., 2013a) casts the
problem as a subtask of learning fine-grained information status (IS). However,
these systems heavily depend on many hand-crafted linguistic features. In this
paper, we propose a simple discourse context-aware BERT model for fine-grained
IS classification. On the ISNotes corpus (Markert et al., 2012), our model
achieves new state-of-the-art performance on fine-grained IS classification,
obtaining a 4.8 absolute overall accuracy improvement compared to Hou et al.
(2013a). More importantly, we also show an improvement of 10.5 F1 points for
bridging anaphora recognition without using any complex hand-crafted semantic
features designed for capturing the bridging phenomenon. We further analyze the
trained model and find that the most attended signals for each IS category
correspond well to linguistic notions of information status.
- Abstract(参考訳): 橋渡しアナフォラ認識に関する以前の研究(hou et al., 2013a)では、この問題をきめ細かい情報ステータス(is)の学習のサブタスクとして位置づけている。
しかし、これらのシステムは手作りの言語的特徴に大きく依存している。
本稿では,詳細なIS分類のための単純な文脈対応BERTモデルを提案する。
isnotes コーパス (markert et al., 2012) では, 細粒度 is 分類における新たな最先端性能を達成し, hou など (2013a) と比較して4.8 の絶対精度向上を達成した。
さらに, ブリッジ現象を捉えるための複雑な手作り意味的特徴を使わずに, 10.5 F1 点の改良も行った。
さらに、訓練されたモデルを分析し、各isカテゴリーの最も参加者が多い信号が、情報ステータスの言語的概念によく対応していることを見出す。
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