論文の概要: Narrative Incoherence Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.11157v2
• Date: Thu, 15 Apr 2021 11:47:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-29 09:00:59.226964
• Title: Narrative Incoherence Detection
• Title（参考訳）: 物語的不整合検出
• Authors: Deng Cai and Yizhe Zhang and Yichen Huang and Wai Lam and Bill Dolan
• Abstract要約: 本稿では,文間セマンティック理解のための新たなアリーナとして,物語不整合検出の課題を提案する。 複数文の物語を考えると、物語の流れに意味的な矛盾があるかどうかを決定します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.43894977558811
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose the task of narrative incoherence detection as a new arena for inter-sentential semantic understanding: Given a multi-sentence narrative, decide whether there exist any semantic discrepancies in the narrative flow. Specifically, we focus on the missing sentence and discordant sentence detection. Despite its simple setup, this task is challenging as the model needs to understand and analyze a multi-sentence narrative, and predict incoherence at the sentence level. As an initial step towards this task, we implement several baselines either directly analyzing the raw text (\textit{token-level}) or analyzing learned sentence representations (\textit{sentence-level}). We observe that while token-level modeling has better performance when the input contains fewer sentences, sentence-level modeling performs better on longer narratives and possesses an advantage in efficiency and flexibility. Pre-training on large-scale data and auxiliary sentence prediction training objective further boost the detection performance of the sentence-level model.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 意味的理解のための新しい場として, ナラティブ・アンコヒーレンス検出の課題を提案する。 具体的には,欠文と不一致文の検出に注目した。 単純な設定にもかかわらず、モデルが多文の物語を理解し分析し、文レベルでの一貫性を予測する必要があるため、このタスクは困難である。 この課題に向けた最初のステップとして、原文を直接解析する(\textit{token-level})か、学習した文表現を解析する(\textit{sentence-level})。 トークンレベルのモデリングは、入力に文が少なくなると性能が向上するが、文レベルのモデリングは長文の物語よりも優れ、効率性と柔軟性に優位性がある。 大規模データによる事前学習と補助文予測訓練により,文レベルのモデルの検出性能がさらに向上する。

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