論文の概要: Evaluating Document Coherence Modelling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.10133v1
• Date: Thu, 18 Mar 2021 10:05:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-19 14:12:53.278250
• Title: Evaluating Document Coherence Modelling
• Title（参考訳）: 文書コヒーレンスモデリングの評価
• Authors: Aili Shen, Meladel Mistica, Bahar Salehi, Hang Li, Timothy Baldwin, and Jianzhong Qi
• Abstract要約: 英語文侵入検出タスクにおけるプリトレーニング済みLMの広い範囲の性能を検討する。 実験の結果,事前学習したLMはドメイン内評価において顕著に機能するが,クロスドメイン設定の大幅な低下を経験することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.287725949616934
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While pretrained language models ("LM") have driven impressive gains over morpho-syntactic and semantic tasks, their ability to model discourse and pragmatic phenomena is less clear. As a step towards a better understanding of their discourse modelling capabilities, we propose a sentence intrusion detection task. We examine the performance of a broad range of pretrained LMs on this detection task for English. Lacking a dataset for the task, we introduce INSteD, a novel intruder sentence detection dataset, containing 170,000+ documents constructed from English Wikipedia and CNN news articles. Our experiments show that pretrained LMs perform impressively in in-domain evaluation, but experience a substantial drop in the cross-domain setting, indicating limited generalisation capacity. Further results over a novel linguistic probe dataset show that there is substantial room for improvement, especially in the cross-domain setting.
• Abstract（参考訳）: 事前学習された言語モデル(lm)は形態素合成や意味論的タスクに対して印象的な成果をもたらしているが、談話や実用的現象をモデル化する能力はそれほど明確ではない。 談話のモデル化能力をよりよく理解するためのステップとして,文侵入検出タスクを提案する。 本稿では,この検出課題に対して,幅広い事前学習型LMの性能について検討する。 InSteDは,英語のウィキペディアやCNNのニュース記事から構築された170,000以上の文書を含む,新規な侵入者文検出データセットである。 実験の結果,事前学習したLMはドメイン内評価において顕著に機能するが,クロスドメイン設定では大幅に低下し,一般化能力の限界が示唆された。 新たな言語プローブデータセットに関するさらなる結果は、特にクロスドメイン設定において、改善の余地があることを示している。

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