論文の概要: SOCCER: An Information-Sparse Discourse State Tracking Collection in the
Sports Commentary Domain
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.01972v1
- Date: Thu, 3 Jun 2021 16:21:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-04 16:14:08.139836
- Title: SOCCER: An Information-Sparse Discourse State Tracking Collection in the
Sports Commentary Domain
- Title（参考訳）: SOCCER:スポーツ解説領域における情報分散談話状態追跡コレクション
- Authors: Ruochen Zhang and Carsten Eickhoff
- Abstract要約: 自然言語理解の追求において、物語全体の状態変化を追跡することに対する長年の関心が高まってきた。
本稿では,これらの特性を示す,シンプルで完全に観測可能なシステムに転換することを提案する。
そこで本研究では,異なるタイムスタンプでのゲーム解説文を前提として,ゲーム内イベントの発生を認識させるタスクの定式化を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.119677737397071
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the pursuit of natural language understanding, there has been a long
standing interest in tracking state changes throughout narratives. Impressive
progress has been made in modeling the state of transaction-centric dialogues
and procedural texts. However, this problem has been less intensively studied
in the realm of general discourse where ground truth descriptions of states may
be loosely defined and state changes are less densely distributed over
utterances. This paper proposes to turn to simplified, fully observable systems
that show some of these properties: Sports events. We curated 2,263 soccer
matches including time-stamped natural language commentary accompanied by
discrete events such as a team scoring goals, switching players or being
penalized with cards. We propose a new task formulation where, given paragraphs
of commentary of a game at different timestamps, the system is asked to
recognize the occurrence of in-game events. This domain allows for rich
descriptions of state while avoiding the complexities of many other real-world
settings. As an initial point of performance measurement, we include two
baseline methods from the perspectives of sentence classification with temporal
dependence and current state-of-the-art generative model, respectively, and
demonstrate that even sophisticated existing methods struggle on the state
tracking task when the definition of state broadens or non-event chatter
becomes prevalent.
- Abstract（参考訳）: 自然言語理解の追求では、物語を通して状態の変化を追跡することに関心が向けられてきた。
トランザクション中心の対話と手続き的テキストの状態のモデリングにおいて、印象的な進展が見られた。
しかし、この問題は、状態の基底的真実記述がゆるやかに定義され、状態変化が発話上での密分布が少なくなる一般的な言説の領域において、あまり研究されていない。
本稿では,スポーツイベントなどの特性を示す,簡易かつ完全に観測可能なシステムを提案する。
チームの得点得点や選手の切り換え、カードによるペナルティなどの個別イベントを伴う、タイムスタンプ付き自然言語解説を含む2,263試合をキュレートした。
そこで本研究では,異なるタイムスタンプでのゲーム解説文を前提として,ゲーム内イベントの発生を認識させるタスクの定式化を提案する。
このドメインは、多くの現実世界の設定の複雑さを避けながら、状態の豊富な記述を可能にする。
性能測定の第一点として, 時間的依存を伴う文分類の観点からの2つの基本手法と, 最先端の既存手法でさえも, 状態の定義が広くなり, 非イベントチャッターが普及する場合に, 状態追跡作業に支障をきたすことを実証する。
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