論文の概要: Sentence Structure and Word Relationship Modeling for Emphasis Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.12750v1
• Date: Sun, 29 Aug 2021 04:43:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-01 05:03:44.268447
• Title: Sentence Structure and Word Relationship Modeling for Emphasis Selection
• Title（参考訳）: 強調選択のための文構造と単語関係モデル
• Authors: Haoran Yang and Wai Lam
• Abstract要約: 強調選択は、短い文で強調する単語の選択に焦点を当てた、新しく提案されたタスクである。 従来の手法では、リッチな文構造と単語関係情報を無視しながら、文のシーケンス情報のみを考慮する。 本稿では,文構造グラフによる文構造と,単語類似性グラフによる単語関係を考慮した新しい枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.71757542373714
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Emphasis Selection is a newly proposed task which focuses on choosing words for emphasis in short sentences. Traditional methods only consider the sequence information of a sentence while ignoring the rich sentence structure and word relationship information. In this paper, we propose a new framework that considers sentence structure via a sentence structure graph and word relationship via a word similarity graph. The sentence structure graph is derived from the parse tree of a sentence. The word similarity graph allows nodes to share information with their neighbors since we argue that in emphasis selection, similar words are more likely to be emphasized together. Graph neural networks are employed to learn the representation of each node of these two graphs. Experimental results demonstrate that our framework can achieve superior performance.
• Abstract（参考訳）: 強調選択は、短い文で強調する単語の選択に焦点を当てた、新しく提案されたタスクである。 伝統的な方法は、リッチな文構造と単語関係情報を無視しながら、文のシーケンス情報のみを考える。 本稿では,文構造グラフによる文構造と,単語類似性グラフによる単語関係を考慮した新しい枠組みを提案する。 文構造グラフは、文の構文解析木から導出される。 類似度グラフは、重み付け選択において類似語が一緒に強調される可能性が高いと主張するので、ノードが隣人と情報を共有することができる。 グラフニューラルネットワークは、2つのグラフの各ノードの表現を学ぶために使用される。 実験の結果,我々のフレームワークは優れた性能を達成できることがわかった。

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