論文の概要: Discourse Relation Embeddings: Representing the Relations between Discourse Segments in Social Media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.01306v1
• Date: Tue, 4 May 2021 05:58:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-05 18:08:45.039085
• Title: Discourse Relation Embeddings: Representing the Relations between Discourse Segments in Social Media
• Title（参考訳）: 談話関係埋め込み:ソーシャルメディアにおける談話セグメント間の関係を表現する
• Authors: Youngseo Son, H Andrew Schwartz
• Abstract要約: 対話関係を高次元連続空間の点として表現することを提案する。 言葉とは異なり、談話関係はしばしば表面形式を持たない。 談話関係の埋め込みを自動的に生成する新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.51950029432202
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Discourse relations are typically modeled as a discrete class that characterizes the relation between segments of text (e.g. causal explanations, expansions). However, such predefined discrete classes limits the universe of potential relationships and their nuanced differences. Analogous to contextual word embeddings, we propose representing discourse relations as points in high dimensional continuous space. However, unlike words, discourse relations often have no surface form (relations are between two segments, often with no word or phrase in that gap) which presents a challenge for existing embedding techniques. We present a novel method for automatically creating discourse relation embeddings (DiscRE), addressing the embedding challenge through a weakly supervised, multitask approach to learn diverse and nuanced relations between discourse segments in social media. Results show DiscRE can: (1) obtain the best performance on Twitter discourse relation classification task (macro F1=0.76) (2) improve the state of the art in social media causality prediction (from F1=.79 to .81), (3) perform beyond modern sentence and contextual word embeddings at traditional discourse relation classification, and (4) capture novel nuanced relations (e.g. relations semantically at the intersection of causal explanations and counterfactuals).
• Abstract（参考訳）: 談話関係は通常、テキストのセグメント間の関係(例)を特徴付ける離散クラスとしてモデル化される。 因果説明、拡張)。 しかし、そのような事前定義された離散クラスは、潜在的な関係とそれらのニュアンスの違いの宇宙を制限する。 文脈的単語埋め込みと同様に、高次元連続空間内の点として談話関係を表現することを提案する。 しかし、言葉とは違って、談話関係は表面的な形式を持たないことが多い(関係は2つの部分に分かれており、その隙間に単語やフレーズがないことが多い)。 本稿では,ソーシャルメディアにおける談話セグメント間の多様かつニュアンスな関係を学習するための,弱教師付きマルチタスクアプローチを通じて,談話関係埋め込み(DiscRE)の自動生成手法を提案する。 その結果,(1)twitterの談話関係分類タスク(macro f1=0.76)の最高の性能を得る,(2)ソーシャルメディアの因果関係予測(f1=.79から.81)における技術の向上,(3)従来の談話関係分類における現代文や文脈的単語の埋め込み,(4)新しいニュアンス関係の捉え方(例)が得られた。 因果説明と反事実の交点における関係)

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