論文の概要: Meaning Representation of Numeric Fused-Heads in UCCA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.07364v1
• Date: Fri, 4 Jun 2021 16:00:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-20 19:08:19.694874
• Title: Meaning Representation of Numeric Fused-Heads in UCCA
• Title（参考訳）: UCCAにおける核融合ヘッドの意味表現
• Authors: Ruixiang Cui, Daniel Hershcovich
• Abstract要約: 暗黙的なUCCAは、数値的な融合ヘッドに一貫して対応しない。 我々はこの現象がテキストに広まり、正しい推論に欠かせないため重要であると考えている。 我々は、AMRなどの他の意味表現によるこの現象の治療について検討している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.785534704637891
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We exhibit that the implicit UCCA parser does not address numeric fused-heads (NFHs) consistently, which could result either from inconsistent annotation, insufficient training data or a modelling limitation. and show which factors are involved. We consider this phenomenon important, as it is pervasive in text and critical for correct inference. Careful design and fine-grained annotation of NFHs in meaning representation frameworks would benefit downstream tasks such as machine translation, natural language inference and question answering, particularly when they require numeric reasoning, as recovering and categorizing them. We are investigating the treatment of this phenomenon by other meaning representations, such as AMR. We encourage researchers in meaning representations, and computational linguistics in general, to address this phenomenon in future research.
• Abstract（参考訳）: 暗黙的なUCCAパーサは、一貫性のないアノテーション、不十分なトレーニングデータ、あるいはモデリング制限によって生じる可能性のある数値融合ヘッド(NFH)に一貫して対応しない。 どの要因が関与しているかを示します 我々はこの現象がテキストに広まり、正しい推論のために重要であると考えている。 NFHの注意深い設計と詳細なアノテーションは、表現フレームワークが機械翻訳、自然言語推論、質問応答といった下流タスク、特に数値推論を必要とする場合には、それらを回復して分類するのに役立つことを意味する。 我々は、AMRなどの他の意味表現によるこの現象の治療について検討している。 我々は,この現象を今後の研究で解決するために,研究者に意味表現や計算言語学全般を奨励する。

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