論文の概要: Blow the Dog Whistle: A Chinese Dataset for Cant Understanding with Common Sense and World Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.02704v1
• Date: Tue, 6 Apr 2021 17:55:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-07 14:25:14.458508
• Title: Blow the Dog Whistle: A Chinese Dataset for Cant Understanding with Common Sense and World Knowledge
• Title（参考訳）: 犬口笛を吹く: 常識と世界の知識でカントを理解するための中国のデータセット
• Authors: Canwen Xu and Wangchunshu Zhou and Tao Ge and Ke Xu and Julian McAuley and Furu Wei
• Abstract要約: カントは、広告、喜劇、ドッグウィストル政治を理解するために重要である。 カントの作成と理解のための大規模で多様な中国データセットを提案します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.288196234823005
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cant is important for understanding advertising, comedies and dog-whistle politics. However, computational research on cant is hindered by a lack of available datasets. In this paper, we propose a large and diverse Chinese dataset for creating and understanding cant from a computational linguistics perspective. We formulate a task for cant understanding and provide both quantitative and qualitative analysis for tested word embedding similarity and pretrained language models. Experiments suggest that such a task requires deep language understanding, common sense, and world knowledge and thus can be a good testbed for pretrained language models and help models perform better on other tasks. The code is available at https://github.com/JetRunner/dogwhistle. The data and leaderboard are available at https://competitions.codalab.org/competitions/30451.
• Abstract（参考訳）: カントは、広告、喜劇、ドッグウィスル政治を理解するために重要である。 しかし、cantの計算研究は利用可能なデータセットの欠如によって妨げられている。 本稿では,計算言語学の観点から,カントの作成と理解のための多種多様な中国語データセットを提案する。 本研究では,単語埋め込み類似性と事前学習言語モデルについて,定量的かつ定性的な分析を行う。 実験によれば、このようなタスクには深い言語理解、常識、世界の知識が必要であるため、事前訓練された言語モデルのための優れたテストベッドとなり、モデルが他のタスクをより良く実行するのに役立つ。 コードはhttps://github.com/jetrunner/dogwhistleで入手できる。 データとリーダーボードはhttps://competitions.codalab.org/competitions/30451で入手できる。

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