論文の概要: NOPE: A Corpus of Naturally-Occurring Presuppositions in English
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.06987v1
- Date: Tue, 14 Sep 2021 22:03:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2021-09-17 05:03:04.336140
- Title: NOPE: A Corpus of Naturally-Occurring Presuppositions in English
- Title（参考訳）: NOPE:英語における自然発生前置詞のコーパス
- Abstract要約: 英語におけるNaturally-Occurring Presuppositions(NOPE)を紹介する。
本研究は,10種類のプレポーズトリガーの文脈感度について検討した。
我々は、人間の推論を予測する機械学習モデルの能力を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.69537711677911
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Understanding language requires grasping not only the overtly stated content,
but also making inferences about things that were left unsaid. These inferences
include presuppositions, a phenomenon by which a listener learns about new
information through reasoning about what a speaker takes as given.
Presuppositions require complex understanding of the lexical and syntactic
properties that trigger them as well as the broader conversational context. In
this work, we introduce the Naturally-Occurring Presuppositions in English
(NOPE) Corpus to investigate the context-sensitivity of 10 different types of
presupposition triggers and to evaluate machine learning models' ability to
predict human inferences. We find that most of the triggers we investigate
exhibit moderate variability. We further find that transformer-based models
draw correct inferences in simple cases involving presuppositions, but they
fail to capture the minority of exceptional cases in which human judgments
reveal complex interactions between context and triggers.
- Abstract（参考訳）: 言語を理解するには、過度に記述された内容の把握だけでなく、残されたことを推論する必要がある。
これらの推論には前置詞(presuppositions)があり、リスナーが話者が与えられたことを推論することで新しい情報について学習する現象である。
前提は、より広い会話の文脈だけでなく、それらを引き起こす語彙的および構文的特性の複雑な理解を必要とする。
本研究では,英語における自然発生前置詞(NOPE)コーパスを導入し,10種類の前置詞の文脈感度を調査し,人間の推論を予測できる機械学習モデルの有効性を評価する。
調査対象のトリガのほとんどは,適度な変動を示す。
さらに, 変圧器を用いたモデルでは, 前置詞を含む単純な場合において正しい推論が得られたが, 人間の判断が文脈と引き金の間の複雑な相互作用を示す例外的な事例の少数を捉えられなかった。
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