Fugu-MT 論文翻訳(概要): Rethinking Crowd Sourcing for Semantic Similarity

論文の概要: Rethinking Crowd Sourcing for Semantic Similarity

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.11969v1
Date: Fri, 24 Sep 2021 13:57:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-09-27 14:23:24.831053
Title: Rethinking Crowd Sourcing for Semantic Similarity
Title（参考訳）: セマンティックな類似性のための群衆ソーシングの再考
Authors: Shaul Solomon and Adam Cohn and Hernan Rosenblum and Chezi Hershkovitz and Ivan P. Yamshchikov
Abstract要約: 本稿では,クラウドソース型セマンティックラベリングにおけるあいまいさについて検討する。これは、セマンティックな類似性をバイナリカテゴリとして扱うアノテーションが、ラベル付けにおいて最も重要な役割を担っていることを示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.13999481573773073
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Estimation of semantic similarity is crucial for a variety of natural language processing (NLP) tasks. In the absence of a general theory of semantic information, many papers rely on human annotators as the source of ground truth for semantic similarity estimation. This paper investigates the ambiguities inherent in crowd-sourced semantic labeling. It shows that annotators that treat semantic similarity as a binary category (two sentences are either similar or not similar and there is no middle ground) play the most important role in the labeling. The paper offers heuristics to filter out unreliable annotators and stimulates further discussions on human perception of semantic similarity.
Abstract（参考訳）: 意味的類似性の推定は、さまざまな自然言語処理(NLP)タスクに不可欠である。意味情報の一般的な理論が存在しない中で、多くの論文は、意味的類似性推定の根拠として人間の注釈に頼っている。本稿では,クラウドソーシングによる意味ラベリングに固有のあいまいさについて検討する。意味的類似性をバイナリカテゴリとして扱うアノテーション(2つの文は似ているか似ていないかのどちらか)がラベル付けにおいて最も重要な役割を担っていることを示している。この論文は、信頼できないアノテーションをフィルタリングするヒューリスティックスを提供し、意味的類似性に対する人間の認識に関するさらなる議論を刺激する。

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