論文の概要: Verb Sense Clustering using Contextualized Word Representations for Semantic Frame Induction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.13465v1
• Date: Thu, 27 May 2021 21:53:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-31 13:41:52.218779
• Title: Verb Sense Clustering using Contextualized Word Representations for Semantic Frame Induction
• Title（参考訳）: 文脈的単語表現を用いた意味フレーム誘導のための動詞センスクラスタリング
• Authors: Kosuke Yamada, Ryohei Sasano, Koichi Takeda
• Abstract要約: 文脈化された単語表現は、様々な自然言語処理タスクに有用であることが証明されている。 本稿では,文脈によって異なるフレームを誘発する動詞に着目した。 我々は,同じ動詞が発声するフレームの違いを,文脈化された単語表現がいかによく認識できるかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.93359829907774
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Contextualized word representations have proven useful for various natural language processing tasks. However, it remains unclear to what extent these representations can cover hand-coded semantic information such as semantic frames, which specify the semantic role of the arguments associated with a predicate. In this paper, we focus on verbs that evoke different frames depending on the context, and we investigate how well contextualized word representations can recognize the difference of frames that the same verb evokes. We also explore which types of representation are suitable for semantic frame induction. In our experiments, we compare seven different contextualized word representations for two English frame-semantic resources, FrameNet and PropBank. We demonstrate that several contextualized word representations, especially BERT and its variants, are considerably informative for semantic frame induction. Furthermore, we examine the extent to which the contextualized representation of a verb can estimate the number of frames that the verb can evoke.
• Abstract（参考訳）: 文脈化された単語表現は様々な自然言語処理タスクに有用であることが証明されている。 しかし、これらの表現が、述語に関連する引数のセマンティックロールを規定するセマンティックフレームのような手書きの意味情報をどの程度カバーできるかは、まだ不明である。 本稿では,文脈によって異なるフレームを喚起する動詞に着目し,文脈化された単語表現が同一動詞が発するフレームの違いをどのように認識できるかを検討する。 また,セマンティクスフレーム誘導に適した表現形式についても検討する。 実験では,フレームセマンティックな2つのリソースであるFrameNetとPropBankについて,文脈表現の異なる7つの単語表現を比較した。 いくつかの文脈化語表現,特にBERTとその変種が意味的フレーム帰納に有意義であることを示す。 さらに,動詞の文脈化表現が,動詞が引き起こすフレームの数を推定できる範囲について検討する。

関連論文リスト

• The Impact of Word Splitting on the Semantic Content of Contextualized Word Representations [3.4668147567693453]
  分割される単語の表現の質は、しばしば、必ずしも、既知の単語の埋め込みの質よりも悪いとは限らない。 分析の結果, 単語の表現の質は, 単語の埋め込みよりも必ずしも悪くはないことが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-22T15:04:24Z)
• Unsupervised Mapping of Arguments of Deverbal Nouns to Their Corresponding Verbal Labels [52.940886615390106]
  デバーバル名詞は英語の文章でよく使われる動詞で、出来事や行動やその議論を記述している。 名前付けされた構成の引数を扱うために存在する解決策は意味論的アノテーションに基づいている。 本稿では,より統語的アプローチを導入し,デバーバル名詞の議論を対応する動詞構成にマッピングする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-24T10:07:01Z)
• Interpretable Word Sense Representations via Definition Generation: The Case of Semantic Change Analysis [3.515619810213763]
  本稿では,文脈化された単語の用法を解釈可能な単語と単語感覚表現として自動生成する自然言語定義を提案する。 得られた感覚ラベルが、意味変化分析に既存のアプローチをより解釈可能なものにする方法を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-19T20:36:21Z)
• PropSegmEnt: A Large-Scale Corpus for Proposition-Level Segmentation and Entailment Recognition [63.51569687229681]
  文中の各命題の文的含意関係を個別に認識する必要性について論じる。 提案するPropSegmEntは45K以上の提案のコーパスであり, 専門家によるアノテートを行う。 我々のデータセット構造は、(1)文書内の文章を命題の集合に分割し、(2)異なるが、トポジカルに整合した文書に対して、各命題の含意関係を分類するタスクに類似している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-21T04:03:33Z)
• Lost in Context? On the Sense-wise Variance of Contextualized Word Embeddings [11.475144702935568]
  各単語感覚の文脈的埋め込みが、典型的な事前学習モデルにおける文脈によってどの程度異なるかを定量化する。 単語表現は位置バイアスを受けており、異なる文脈における最初の単語はより類似する傾向にある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-20T12:27:25Z)
• GSRFormer: Grounded Situation Recognition Transformer with Alternate Semantic Attention Refinement [73.73599110214828]
  グラウンドドコンディション認識(GSR)は、人間のイベント理解のための画像の構造化されたセマンティックサマリーを生成することを目的としている。 オブジェクト検出とイメージキャプションタスクにインスパイアされた既存のメソッドは、2段階のフレームワークを使用するのが一般的である。 本稿では,動詞と役割の双方向関係の活用に焦点をあてた,新しい2段階フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-18T17:13:59Z)
• Cross-Modal Discrete Representation Learning [73.68393416984618]
  本稿では,様々なモダリティにまたがるより細かい粒度を捉える表現を学習する自己教師型学習フレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、異なるモダリティ間で共有されるベクトル量子化によって生成される離散化された埋め込み空間に依存している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-10T00:23:33Z)
• Accurate Word Representations with Universal Visual Guidance [55.71425503859685]
  本稿では,視覚指導から従来の単語埋め込みを視覚的に強調する視覚的表現法を提案する。 各単語が多様な関連画像に対応するマルチモーダルシードデータセットから,小型の単語画像辞書を構築する。 12の自然言語理解および機械翻訳タスクの実験により,提案手法の有効性と一般化能力がさらに検証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-30T09:11:50Z)
• Unsupervised Distillation of Syntactic Information from Contextualized Word Representations [62.230491683411536]
  我々は,ニューラルネットワーク表現における意味論と構造学の非教師なしの絡み合いの課題に取り組む。 この目的のために、構造的に類似しているが意味的に異なる文群を自動的に生成する。 我々は、我々の変換クラスタベクトルが、語彙的意味論ではなく構造的特性によって空間に現れることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-11T15:13:18Z)
• Context-theoretic Semantics for Natural Language: an Algebraic Framework [0.0]
  本稿では,単語,句,文がすべてベクトルとして表現される自然言語意味論の枠組みを提案する。 単語のベクトル表現は、体上の代数の要素とみなすことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-22T13:31:37Z)

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。