論文の概要: Writing Polishment with Simile: Task, Dataset and A Neural Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.08117v1
• Date: Tue, 15 Dec 2020 06:39:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-05-07 05:27:52.943253
• Title: Writing Polishment with Simile: Task, Dataset and A Neural Approach
• Title（参考訳）: Simileでポーランド語を書く:タスク,データセット,ニューラルアプローチ
• Authors: Jiayi Zhang, Zhi Cui, Xiaoqiang Xia, Yalong Guo, Yanran Li, Chen Wei, Jianwei Cui
• Abstract要約: 我々は、機械が人間と同じようにシミュラでテキストを磨くことができるかどうかを調べるために、Simile (WPS) でポーランド語を書くための新しいタスクを提案する。 我々のモデルはまず、シミリの発生場所を特定し、次に位置固有のシミリを生成する。 また、コンテキスト付き500万マイルを含む大規模な中国シミールデータセットもリリースしています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.38000305423665
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A simile is a figure of speech that directly makes a comparison, showing similarities between two different things, e.g. "Reading papers can be dull sometimes,like watching grass grow". Human writers often interpolate appropriate similes into proper locations of the plain text to vivify their writings. However, none of existing work has explored neural simile interpolation, including both locating and generation. In this paper, we propose a new task of Writing Polishment with Simile (WPS) to investigate whether machines are able to polish texts with similes as we human do. Accordingly, we design a two-staged Locate&Gen model based on transformer architecture. Our model firstly locates where the simile interpolation should happen, and then generates a location-specific simile. We also release a large-scale Chinese Simile (CS) dataset containing 5 million similes with context. The experimental results demonstrate the feasibility of WPS task and shed light on the future research directions towards better automatic text polishment.
• Abstract（参考訳）: シミリ(simile)は、直接比較を行い、例えば2つの異なるもの間の類似性を示す音声の図形である。 「紙を読むのは、草が生えるのを見るように、時々鈍くなる。」 人間の作家はしばしば、適切なシミュラをプレーンテキストの適切な場所へ解釈して、彼らの著作を活気づける。 しかし、既存の研究では、探索と生成の両方を含むニューラルシミール補間を探求していない。 本稿では,機械が人間のようにシミールでテキストを磨くことができるかどうかを調べるため,simile (wps) を用いた研磨作業を提案する。 そこで我々は,トランスフォーマーアーキテクチャに基づく2段配置・生成モデルの設計を行った。 我々のモデルはまず、シミリ補間が行われるべき場所を特定し、次に位置特異的シミリを生成する。 また、コンテキスト付きで500万シミリを含む大規模な中国シマイル(cs)データセットもリリースしています。 実験結果は,WPSタスクの実現可能性を示し,将来的な研究の方向性を明らかにするものである。

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