論文の概要: BiSECT: Learning to Split and Rephrase Sentences with Bitexts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.05006v1
• Date: Fri, 10 Sep 2021 17:30:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-13 15:00:33.751856
• Title: BiSECT: Learning to Split and Rephrase Sentences with Bitexts
• Title（参考訳）: BiSECT: テキストで文を分割し、言い換えることを学ぶ
• Authors: Joongwon Kim, Mounica Maddela, Reno Kriz, Wei Xu, Chris Callison-Burch
• Abstract要約: この分割・言い換え処理のための新しいデータセットと新しいモデルを導入する。 BiSECTトレーニングデータは、100万の長い英語文と、より短く、意味に等価な英語文からなる。 コーパスの例を分類し、これらのカテゴリを新しいモデルで使用することにより、入力文の特定の領域を分割して編集できるようにします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.385804867037937
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: An important task in NLP applications such as sentence simplification is the ability to take a long, complex sentence and split it into shorter sentences, rephrasing as necessary. We introduce a novel dataset and a new model for this `split and rephrase' task. Our BiSECT training data consists of 1 million long English sentences paired with shorter, meaning-equivalent English sentences. We obtain these by extracting 1-2 sentence alignments in bilingual parallel corpora and then using machine translation to convert both sides of the corpus into the same language. BiSECT contains higher quality training examples than previous Split and Rephrase corpora, with sentence splits that require more significant modifications. We categorize examples in our corpus, and use these categories in a novel model that allows us to target specific regions of the input sentence to be split and edited. Moreover, we show that models trained on BiSECT can perform a wider variety of split operations and improve upon previous state-of-the-art approaches in automatic and human evaluations.
• Abstract（参考訳）: 文の単純化のようなNLPアプリケーションにおける重要なタスクは、長い複雑な文を短い文に分割し、必要に応じて言い換えることである。 我々は,この'split and rephrase'タスクのための新しいデータセットと新しいモデルを紹介する。 私たちのBiSECTトレーニングデータは、100万の長文と、より短く、意味等価な英語文からなる。 バイリンガルパラレルコーパスにおける1-2文のアライメントを抽出し、機械翻訳を用いてコーパスの両側を同じ言語に変換する。 BiSECT には以前の Split と Rephrase コーパスよりも高品質なトレーニング例が含まれており、文分割はより重要な修正を必要とする。 コーパスの例を分類し、これらのカテゴリを新しいモデルで使用することにより、入力文の特定の領域を分割して編集できるようにします。 さらに、BiSECTでトレーニングされたモデルにより、より広範な分割操作が可能であり、自動および人的評価における従来の最先端アプローチを改善することができることを示す。

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