論文の概要: DESYR: Definition and Syntactic Representation Based Claim Detection on the Web

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.08759v1
• Date: Thu, 19 Aug 2021 16:00:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-20 16:32:26.245392
• Title: DESYR: Definition and Syntactic Representation Based Claim Detection on the Web
• Title（参考訳）: DESYR: Web上の定義と構文表現に基づくクレーム検出
• Authors: Megha Sundriyal, Parantak Singh, Md Shad Akhtar, Shubhashis Sengupta, Tanmoy Chakraborty
• Abstract要約: DESYRは、非公式なWebベースのテキストの問題を無効化するフレームワークである。 4つのベンチマーククレームデータセットにまたがって、最先端のシステムを構築する。 ソースコードとともに、Poincare-variantの100-D事前訓練バージョンを作成します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.00615726292801
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The formulation of a claim rests at the core of argument mining. To demarcate between a claim and a non-claim is arduous for both humans and machines, owing to latent linguistic variance between the two and the inadequacy of extensive definition-based formalization. Furthermore, the increase in the usage of online social media has resulted in an explosion of unsolicited information on the web presented as informal text. To account for the aforementioned, in this paper, we proposed DESYR. It is a framework that intends on annulling the said issues for informal web-based text by leveraging a combination of hierarchical representation learning (dependency-inspired Poincare embedding), definition-based alignment, and feature projection. We do away with fine-tuning computer-heavy language models in favor of fabricating a more domain-centric but lighter approach. Experimental results indicate that DESYR builds upon the state-of-the-art system across four benchmark claim datasets, most of which were constructed with informal texts. We see an increase of 3 claim-F1 points on the LESA-Twitter dataset, an increase of 1 claim-F1 point and 9 macro-F1 points on the Online Comments(OC) dataset, an increase of 24 claim-F1 points and 17 macro-F1 points on the Web Discourse(WD) dataset, and an increase of 8 claim-F1 points and 5 macro-F1 points on the Micro Texts(MT) dataset. We also perform an extensive analysis of the results. We make a 100-D pre-trained version of our Poincare-variant along with the source code.
• Abstract（参考訳）: 主張の定式化は、議論のマイニングの核心にある。 両者の言語的差異が潜んでいることと、広範囲な定義に基づく形式化の不十分さにより、クレームと非クレームの分離が人間と機械の両方にとって困難である。 さらに、オンラインソーシャルメディアの利用の増加は、非公式テキストとして提示されるウェブ上の未完成情報の爆発をもたらした。 本稿では,上記のことを考慮し,DESYRを提案する。 階層型表現学習(依存性に着想を得たPoincare埋め込み)、定義ベースのアライメント、特徴投影の組み合わせを活用することで、Webベースの非公式テキストの問題を解消するフレームワークである。 我々は、よりドメイン中心の、より軽量なアプローチを作るために、微調整されたコンピュータ重言語モデルを廃止します。 実験の結果、desyrは4つのベンチマーククレームデータセットにまたがって最先端のシステムを構築しており、そのほとんどは非公式のテキストで構築されている。 LESA-Twitterデータセットでは3つのクレームF1ポイントが増加し,オンラインコメント(OC)データセットでは1つのクレームF1ポイントと9つのマクロF1ポイントが増加し,Web Discourse(WD)データセットでは24個のクレームF1ポイントと17個のマクロF1ポイントが増加し,マイクロテキスト(MT)データセットでは8つのクレームF1ポイントと5つのマクロF1ポイントが増加した。 また、その結果を広範囲に分析する。 ソースコードとともに、Poincareの100D事前訓練バージョンを作成します。

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