論文の概要: Free the Plural: Unrestricted Split-Antecedent Anaphora Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.00245v1
• Date: Sat, 31 Oct 2020 11:21:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-01 04:47:05.490048
• Title: Free the Plural: Unrestricted Split-Antecedent Anaphora Resolution
• Title（参考訳）: Free the Plural: Unrestricted Split-Antecedent Anaphora Resolution
• Authors: Juntao Yu, Nafise Sadat Moosavi, Silviu Paun and Massimo Poesio
• Abstract要約: そこで本研究では,分割型アパルトの非制限分解能に関する最初のモデルを提案する。 スパーシリティ問題に対処することで、性能を大幅に改善できることが示される。 ゴールドアノテートされたARRAUコーパスの評価は、アウトベストモデルが3つの補助コーパスの組み合わせを使用していることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.843305521306227
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Now that the performance of coreference resolvers on the simpler forms of anaphoric reference has greatly improved, more attention is devoted to more complex aspects of anaphora. One limitation of virtually all coreference resolution models is the focus on single-antecedent anaphors. Plural anaphors with multiple antecedents-so-called split-antecedent anaphors (as in John met Mary. They went to the movies) have not been widely studied, because they are not annotated in ONTONOTES and are relatively infrequent in other corpora. In this paper, we introduce the first model for unrestricted resolution of split-antecedent anaphors. We start with a strong baseline enhanced by BERT embeddings, and show that we can substantially improve its performance by addressing the sparsity issue. To do this, we experiment with auxiliary corpora where split-antecedent anaphors were annotated by the crowd, and with transfer learning models using element-of bridging references and single-antecedent coreference as auxiliary tasks. Evaluation on the gold annotated ARRAU corpus shows that the out best model uses a combination of three auxiliary corpora achieved F1 scores of 70% and 43.6% when evaluated in a lenient and strict setting, respectively, i.e., 11 and 21 percentage points gain when compared with our baseline.
• Abstract（参考訳）: 照応参照の単純な形式に対するコリファレンスレゾルバのパフォーマンスが大幅に向上した今、より多くの注意が照応のより複雑な側面に向けられている。 事実上全てのコリファレンス解決モデルの制限の一つは、単発アナフォに焦点をあてることである。 複数の先行する複数のアナプホル(ジョンがメアリーに会ったように)を持つ複数のアナプホルは、オントノテでは注釈がなく、他のコーパスでは比較的少ないため、広く研究されていない。 本稿では,スプリット・アンテシデント・アナフォの非制限分解に対する最初のモデルを提案する。 まずBERT埋め込みによって強化された強いベースラインから始め、スパーシティ問題に対処することで、その性能を大幅に改善できることを示します。 そこで,本研究では,参加者がアノテートした補助コーパスと,要素のブリッジ参照と単一集約コア参照を用いた移動学習モデルを用いて実験を行った。 ゴールドアノテートされたARRAUコーパスの評価では, 3つの補助コーパスによるF1スコアの70%と43.6%の組み合わせを, 厳密な条件で評価すると, ベースラインと比較すると11点, 21ポイントの利得が得られた。

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