論文の概要: Tracing Origins: Coref-aware Machine Reading Comprehension

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.07961v1
• Date: Fri, 15 Oct 2021 09:28:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-18 13:12:27.547503
• Title: Tracing Origins: Coref-aware Machine Reading Comprehension
• Title（参考訳）: トレースの起源:Coref対応マシンの理解
• Authors: Baorong Huang, Zhuosheng Zhang, Hai Zhao
• Abstract要約: そこで,本研究では,アナフォリック表現を接続する際の人間の読影過程を模倣し,コア参照情報を活用し,事前学習モデルから単語の埋め込みを強化する。 学習段階におけるコア参照情報の明示的な組み込みは,事前学習言語モデルの訓練において,コア参照情報の組み込みよりも優れていたことを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.352833140317486
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine reading comprehension is a heavily-studied research and test field for evaluating new pre-trained models and fine-tuning strategies, and recent studies have enriched the pre-trained models with syntactic, semantic and other linguistic information to improve the performance of the model. In this paper, we imitated the human's reading process in connecting the anaphoric expressions and explicitly leverage the coreference information to enhance the word embeddings from the pre-trained model, in order to highlight the coreference mentions that must be identified for coreference-intensive question answering in QUOREF, a relatively new dataset that is specifically designed to evaluate the coreference-related performance of a model. We used an additional BERT layer to focus on the coreference mentions, and a Relational Graph Convolutional Network to model the coreference relations. We demonstrated that the explicit incorporation of the coreference information in fine-tuning stage performed better than the incorporation of the coreference information in training a pre-trained language models.
• Abstract（参考訳）: 機械読解は、新しい事前学習モデルと微調整戦略を評価するための研究と試験の分野であり、近年の研究では、モデルの性能を向上させるために、構文、意味、その他の言語情報を備えた事前学習モデルが強化されている。 本稿では,このアナフォリック表現を結合する人間の読解過程を模倣し,事前学習したモデルから単語埋め込みを強化するためにコリファレンス情報を明示的に活用し,モデルのコリファレンス関連性能を評価するために特別に設計された比較的新しいデータセットであるqurefにおいて,コリファレンス集約型質問応答のために識別しなければならないコリファレンス言及を強調する。 追加のbert層をコリファレンス参照に注目し,リレーショナルグラフ畳み込みネットワークを使用してコリファレンス関係をモデル化した。 学習段階におけるコア参照情報の明示的な組み込みは,事前学習言語モデルの訓練において,コア参照情報の組み込みよりも優れていることを示した。

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