論文の概要: What Makes Sentences Semantically Related: A Textual Relatedness Dataset
and Empirical Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.04845v1
- Date: Sun, 10 Oct 2021 16:23:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-12 17:07:19.440379
- Title: What Makes Sentences Semantically Related: A Textual Relatedness Dataset
and Empirical Study
- Title（参考訳）: 文章を意味的に関連付けるもの:テキスト関連性データセットと実証的研究
- Authors: Mohamed Abdalla, Krishnapriya Vishnubhotla, Saif M. Mohammad
- Abstract要約: 文対に対する意味的関連性のデータセットを提案する。
このデータセットSTR-2021は、意味的関連性のために手動で注釈付けされた5,500の英語文対を持つ。
このデータセットを使って、2つの文がより意味論的に関連している理由について、多くの質問を探索する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.920778080338188
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The degree of semantic relatedness (or, closeness in meaning) of two units of
language has long been considered fundamental to understanding meaning.
Automatically determining relatedness has many applications such as question
answering and summarization. However, prior NLP work has largely focused on
semantic similarity (a subset of relatedness), because of a lack of relatedness
datasets. Here for the first time, we introduce a dataset of semantic
relatedness for sentence pairs. This dataset, STR-2021, has 5,500 English
sentence pairs manually annotated for semantic relatedness using a comparative
annotation framework. We show that the resulting scores have high reliability
(repeat annotation correlation of 0.84). We use the dataset to explore a number
of questions on what makes two sentences more semantically related. We also
evaluate a suite of sentence representation methods on their ability to place
pairs that are more related closer to each other in vector space.
- Abstract（参考訳）: 2つの言語単位の意味的関連性(または、意味の密接性)の度合いは、長い間、意味を理解するのに基礎的と考えられてきた。
関連性の自動決定には質問応答や要約など多くの応用がある。
しかしながら、NLPの以前の研究は、関連性データセットが不足しているため、意味的類似性(関連性のサブセット)に主に焦点を当てていた。
ここでは,文対に対する意味的関連性のデータセットを初めて紹介する。
このデータセットSTR-2021は、比較アノテーションフレームワークを使用して、意味的関連性のために5500の英語文ペアを手動で注釈付けする。
その結果,高い信頼性が得られた(リピートアノテーション相関は0.84)。
私たちはデータセットを使って、2つの文をより意味的に関連づけるいくつかの質問を探索します。
また,ベクトル空間において互いにより近い関係にあるペアを配置する能力について,文表現法の一群を評価する。
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