論文の概要: Transformer Models for Text Coherence Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.02176v1
• Date: Sun, 5 Sep 2021 22:27:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-08 03:21:25.364773
• Title: Transformer Models for Text Coherence Assessment
• Title（参考訳）: テキストコヒーレンス評価のためのトランスフォーマーモデル
• Authors: Tushar Abhishek, Daksh Rawat, Manish Gupta, and Vasudeva Varma
• Abstract要約: コヒーレンス(coherence)は、テキストの品質の重要な側面であり、その可読性を保証するために不可欠である。 これまでの研究は、エンティティベースの手法、構文パターン、談話関係、最近ではテキストコヒーレンスアセスメントのための従来のディープラーニングアーキテクチャを活用してきた。 バニラ変換器,階層変換器,マルチタスク学習モデル,ファクトベース入力表現モデルという4つの異なるトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.132559978971377
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Coherence is an important aspect of text quality and is crucial for ensuring its readability. It is essential desirable for outputs from text generation systems like summarization, question answering, machine translation, question generation, table-to-text, etc. An automated coherence scoring model is also helpful in essay scoring or providing writing feedback. A large body of previous work has leveraged entity-based methods, syntactic patterns, discourse relations, and more recently traditional deep learning architectures for text coherence assessment. Previous work suffers from drawbacks like the inability to handle long-range dependencies, out-of-vocabulary words, or model sequence information. We hypothesize that coherence assessment is a cognitively complex task that requires deeper models and can benefit from other related tasks. Accordingly, in this paper, we propose four different Transformer-based architectures for the task: vanilla Transformer, hierarchical Transformer, multi-task learning-based model, and a model with fact-based input representation. Our experiments with popular benchmark datasets across multiple domains on four different coherence assessment tasks demonstrate that our models achieve state-of-the-art results outperforming existing models by a good margin.
• Abstract（参考訳）: コヒーレンスはテキスト品質の重要な側面であり、その可読性を確保するために重要である。 要約,質問応答,機械翻訳,質問生成,テーブル・ツー・テキストなど,テキスト生成システムからの出力には必須である。 自動コヒーレンススコアリングモデルは、エッセイスコアリングや書き込みフィードバックの提供にも役立ちます。 これまでの多くの研究は、エンティティベースの手法、構文パターン、談話関係、さらに最近ではテキストコヒーレンスアセスメントのための従来のディープラーニングアーキテクチャを活用してきた。 これまでの作業では、長距離依存関係の処理不能、語彙外単語、モデルシーケンス情報といった欠点に苦しめられている。 コヒーレンス評価は認知的に複雑なタスクであり、より深いモデルが必要であり、他の関連するタスクの恩恵を受けることができると仮定する。 そこで本稿では,このタスクに対して,バニラトランス,階層的トランスフォーマ,マルチタスク学習ベースモデル,ファクトベース入力表現モデルという4種類のトランスフォーマアーキテクチャを提案する。 4つの異なるコヒーレンス評価タスクで、複数のドメインにまたがる人気のあるベンチマークデータセットを用いて実験を行い、既存のモデルよりも優れた結果が得られることを示した。

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