論文の概要: Decrypting Cryptic Crosswords: Semantically Complex Wordplay Puzzles as a Target for NLP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.08620v4
• Date: Mon, 17 Feb 2025 17:17:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:04:39.653735
• Title: Decrypting Cryptic Crosswords: Semantically Complex Wordplay Puzzles as a Target for NLP
• Title（参考訳）: クリプティッククロスワードの復号化:NLPのターゲットとしての意味論的に複雑なワードプレイパズル
• Authors: Josh Rozner, Christopher Potts, Kyle Mahowald,
• Abstract要約: クリプティッククロスワード(英: Cryptic crosswords)は、NLPシステムの進歩に向けた有望なターゲットである。 我々は、NLPシステムの新しいベンチマークとして、秘密の手がかりのデータセットを提示する。 また、課題データ分割を導入し、サブワード・トークン化モデルのメタ言語的能力を検証し、手掛かりのワードプレイ部分を摂動することでモデル体系性を検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.479149974110463
• License:
• Abstract: Cryptic crosswords, the dominant crossword variety in the UK, are a promising target for advancing NLP systems that seek to process semantically complex, highly compositional language. Cryptic clues read like fluent natural language but are adversarially composed of two parts: a definition and a wordplay cipher requiring character-level manipulations. Expert humans use creative intelligence to solve cryptics, flexibly combining linguistic, world, and domain knowledge. In this paper, we make two main contributions. First, we present a dataset of cryptic clues as a challenging new benchmark for NLP systems that seek to process compositional language in more creative, human-like ways. After showing that three non-neural approaches and T5, a state-of-the-art neural language model, do not achieve good performance, we make our second main contribution: a novel curriculum approach, in which the model is first fine-tuned on related tasks such as unscrambling words.We also introduce a challenging data split, examine the meta-linguistic capabilities of subword-tokenized models, and investigate model systematicity by perturbing the wordplay part of clues, showing that T5 exhibits behavior partially consistent with human solving strategies. Although our curricular approach considerably improves on the T5 baseline, our best-performing model still fails to generalize to the extent that humans can. Thus, cryptic crosswords remain an unsolved challenge for NLP systems and a potential source of future innovation.
• Abstract（参考訳）: クリプティッククロスワード(英: Cryptic crosswords)は、意味論的に複雑で構成性の高い言語を処理しようとするNLPシステムの進歩に向けた、有望なターゲットである。 クリプティックな手がかりは、流動的な自然言語のように読み取られるが、反対に定義と文字レベルの操作を必要とするワードプレイ暗号という2つの部分で構成されている。 専門家の人間は、創造的な知性を使って暗号を解き、言語、世界、ドメインの知識を柔軟に組み合わせます。 本稿では2つの主な貢献を行う。 まず、より創造的で人間的な方法で合成言語を処理しようとする、NLPシステムのための挑戦的な新しいベンチマークとして、秘密の手がかりのデータセットを提示する。 ニューラルでない3つのアプローチと、最先端のニューラルネットワークモデルであるT5が優れたパフォーマンスを達成できないことを実証した後、第2の貢献として、新しいカリキュラムアプローチ、すなわち、モデルがまず非スクランブルな単語のような関連するタスクに微調整された新しいカリキュラムアプローチを紹介し、また、挑戦的なデータ分割を導入し、サブワードトークンモデルのメタ言語的能力を検証し、手がかりのワードプレイの一部を摂動することでモデル体系性を調査し、T5が人間の問題解決戦略に部分的に整合していることを示す。 我々の曲率的アプローチはT5ベースラインをかなり改善するが、我々の最高のパフォーマンスモデルは、人間にできる範囲まで一般化できない。 したがって、暗号のクロスワードはNLPシステムにとって未解決の課題であり、将来のイノベーションの潜在的な源泉である。

関連論文リスト

• Harnessing the Intrinsic Knowledge of Pretrained Language Models for Challenging Text Classification Settings [5.257719744958367]
  この論文は、事前学習された言語モデル(PLM)の本質的な知識を活用することによって、テキスト分類における3つの挑戦的な設定を探求する。 本研究では, PLMの文脈表現に基づく特徴量を利用したモデルを構築し, 人間の精度に匹敵する, あるいは超越する性能を実現する。 最後に、実効的な実演を選択することで、大規模言語モデルの文脈内学習プロンプトに対する感受性に取り組む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-28T09:07:30Z)
• A Novel Cartography-Based Curriculum Learning Method Applied on RoNLI: The First Romanian Natural Language Inference Corpus [71.77214818319054]
  自然言語推論は自然言語理解のプロキシである。 ルーマニア語のNLIコーパスは公開されていない。 58Kの訓練文対からなるルーマニア初のNLIコーパス(RoNLI)を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-20T08:41:15Z)
• In-Context Language Learning: Architectures and Algorithms [73.93205821154605]
  我々は、文脈言語学習(ICLL)において、私たちが用語する新しいモデル問題群(英語版)のレンズを通してICLを研究する。 我々は,通常のICLLタスクにおいて,多種多様なニューラルシーケンスモデルを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-23T18:59:21Z)
• Italian Crossword Generator: Enhancing Education through Interactive Word Puzzles [9.84767617576152]
  我々はクロスワードの手がかりを生成し検証するための総合システムを開発した。 モデルを微調整するために、ヒントと答えのペアのデータセットがコンパイルされた。 与えられたテキストからクロスワードの手がかりを生成するために、ゼロ/フォーショット学習技術が用いられた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-27T11:17:29Z)
• NERetrieve: Dataset for Next Generation Named Entity Recognition and Retrieval [49.827932299460514]
  我々は、大きな言語モデルによって提供される能力は、NER研究の終わりではなく、むしろエキサイティングな始まりであると主張する。 我々は、NERタスクの3つの変種と、それらをサポートするデータセットを示す。 500のエンティティタイプをカバーする400万段落の,大規模で銀の注釈付きコーパスを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-22T12:23:00Z)
• Can Linguistic Knowledge Improve Multimodal Alignment in Vision-Language Pretraining? [34.609984453754656]
  本研究の目的は,意味表現や構文構造を含む包括的言語知識がマルチモーダルアライメントに与える影響を明らかにすることである。 具体的には、最初の大規模マルチモーダルアライメント探索ベンチマークであるSNAREを設計、リリースする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-24T16:17:40Z)
• Large Language Models are Fixated by Red Herrings: Exploring Creative Problem Solving and Einstellung Effect using the Only Connect Wall Dataset [4.789429120223149]
  人間の模倣AIの探求は、その誕生以来、AI研究において永続的な話題となっている。 人間の創造的問題解決は認知神経科学においてよく研究されているトピックである。 Connect Wallのセグメントだけが、基本的にはメドニックのRemote Associates Test (RAT)の定式化を、ビルトインで故意に赤いハーリングで模倣している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-19T21:14:57Z)
• Pushing the Limits of ChatGPT on NLP Tasks [79.17291002710517]
  ChatGPTの成功にもかかわらず、ほとんどのNLPタスクのパフォーマンスは教師付きベースラインよりかなり低い。 そこで本研究では,原因を調べた結果,以下の要因が原因であることが判明した。 NLPタスクにおけるChatGPTの限界を押し上げるために,これらの問題に対処する汎用モジュールの集合を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-16T09:40:05Z)
• Language-Driven Representation Learning for Robotics [115.93273609767145]
  ロボット工学における視覚表現学習の最近の研究は、日々の作業を行う人間の大規模なビデオデータセットから学ぶことの可能性を実証している。 人間のビデオやキャプションから言語による表現学習を行うためのフレームワークを提案する。 我々は、Voltronの言語駆動学習が、特に高レベル制御を必要とするターゲット問題において、先行技術よりも優れていることを発見した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-24T17:29:31Z)
• Word Sense Induction with Hierarchical Clustering and Mutual Information Maximization [14.997937028599255]
  単語知覚誘導は自然言語処理において難しい問題である。 階層的クラスタリングと不変情報クラスタリングに基づく新しい教師なし手法を提案する。 我々は、ある場合において、我々のアプローチが先行したWSIの最先端手法よりも優れていることを実証的に実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-11T13:04:06Z)
• Modeling Target-Side Morphology in Neural Machine Translation: A Comparison of Strategies [72.56158036639707]
  形態的に豊かな言語は機械翻訳に困難をもたらす。 多数の異なる屈折する単語曲面は、より大きな語彙を必要とする。 いくつかの頻度の低い用語は、通常、トレーニングコーパスには現れない。 言語的合意は、出力文中の屈折語形間の文法的カテゴリを正しく一致させる必要がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-25T10:13:20Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。