論文の概要: DirectQuote: A Dataset for Direct Quotation Extraction and Attribution
in News Articles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.07827v1
- Date: Fri, 15 Oct 2021 02:50:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-19 04:20:57.057949
- Title: DirectQuote: A Dataset for Direct Quotation Extraction and Attribution
in News Articles
- Title（参考訳）: DirectQuote:ニュース記事の直接引用抽出と帰属のためのデータセット
- Authors: Yuanchi Zhang, Yang Liu
- Abstract要約: 本稿では,オンラインメディアから手動で注釈付けされた19,760段落と10,279の直接引用を含むコーパスであるDirectQuoteを紹介する。
提案手法は,複数のシーケンスラベリングモデルをベースラインとして提案し,提案手法をエンド・ツー・エンドで同時抽出・属性付けする手法である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.006936459950188
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quotation extraction and attribution are challenging tasks, aiming at
determining the spans containing quotations and attributing each quotation to
the original speaker. Applying this task to news data is highly related to
fact-checking, media monitoring and news tracking. Direct quotations are more
traceable and informative, and therefore of great significance among different
types of quotations. Therefore, this paper introduces DirectQuote, a corpus
containing 19,760 paragraphs and 10,279 direct quotations manually annotated
from online news media. To the best of our knowledge, this is the largest and
most complete corpus that focuses on direct quotations in news texts. We ensure
that each speaker in the annotation can be linked to a specific named entity on
Wikidata, benefiting various downstream tasks. In addition, for the first time,
we propose several sequence labeling models as baseline methods to extract and
attribute quotations simultaneously in an end-to-end manner.
- Abstract（参考訳）: 引用抽出と帰属は難題であり、引用を含むスパンを決定し、各引用を元の話者に帰属させることを目的としている。
このタスクをニュースデータに適用することは、ファクトチェック、メディア監視、ニュース追跡と非常に関係がある。
直接引用はよりトレース可能で情報的であり、したがって様々な種類の引用の間で大きな意味を持つ。
そこで本稿では,19,760段落と10,279段落からなるコーパスであるdirectquoteについて紹介する。
我々の知る限りでは、これはニューステキストの直接引用に焦点を当てた最大かつ最も完全なコーパスである。
アノテーション内の各話者がWikidata上の特定の名前のエンティティにリンクできることを保証し、様々な下流タスクに役立てる。
さらに,本論文では,複数のシーケンスラベリングモデルをベースライン手法として提案し,提案手法をエンド・ツー・エンド方式で抽出・属性付けする。
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