論文の概要: A Novel Metric for Evaluating Semantics Preservation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.01176v1
• Date: Mon, 4 Oct 2021 03:59:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-05 15:37:54.274355
• Title: A Novel Metric for Evaluating Semantics Preservation
• Title（参考訳）: セマンティクスの保存性評価のための新しい指標
• Authors: Letian Peng, Zuchao Li and Hai Zhao
• Abstract要約: 我々は、事前学習言語モデル(PLM)を活用し、文の編集過程のセマンティクス保存を評価する。 我々の測定値であるNDD(Neighbor Distribution Divergence)は、隣接する単語の予測分布の乱れを評価する。 NDDはテキストの類似性によって容易に無視されるセマンティクスの正確な変化を検出することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.69930912510414
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we leverage pre-trained language models (PLMs) to precisely evaluate the semantics preservation of edition process on sentences. Our metric, Neighbor Distribution Divergence (NDD), evaluates the disturbance on predicted distribution of neighboring words from mask language model (MLM). NDD is capable of detecting precise changes in semantics which are easily ignored by text similarity. By exploiting the property of NDD, we implement a unsupervised and even training-free algorithm for extractive sentence compression. We show that our NDD-based algorithm outperforms previous perplexity-based unsupervised algorithm by a large margin. For further exploration on interpretability, we evaluate NDD by pruning on syntactic dependency treebanks and apply NDD for predicate detection as well.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,事前学習言語モデル(PLM)を活用し,文の編集過程のセマンティックス保存を正確に評価する。 筆者らの指標であるNDD(Neighbor Distribution Divergence)は,マスク言語モデル(MLM)による近隣語分布予測の障害を評価する。 NDDはテキスト類似性によって容易に無視される意味論の正確な変化を検出することができる。 NDDの特性を生かして,抽出文圧縮のための教師なしおよびトレーニング不要なアルゴリズムを実装した。 nddに基づくアルゴリズムは,従来のパープレキシティに基づく非教師なしアルゴリズムを大きなマージンで上回っている。 解釈可能性に関するさらなる検討のために,構文依存ツリーバンクをプルーニングすることでNDDを評価し,述語検出にもNDDを適用した。

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