論文の概要: Extracting and filtering paraphrases by bridging natural language inference and paraphrasing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.07119v1
• Date: Sat, 13 Nov 2021 14:06:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-18 08:39:02.886991
• Title: Extracting and filtering paraphrases by bridging natural language inference and paraphrasing
• Title（参考訳）: 自然言語の推論とパラフレーズによるパラフレーズの抽出とフィルタリング
• Authors: Matej Klemen, Marko Robnik-\v{S}ikonja
• Abstract要約: 本研究では,NLIデータセットからパラフレージングデータセットを抽出し,既存のパラフレージングデータセットをクリーニングするための新しい手法を提案する。 その結果,既存の2つのパラフレージングデータセットにおいて,抽出したパラフレージングデータセットの品質と驚くほど高いノイズレベルが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Paraphrasing is a useful natural language processing task that can contribute to more diverse generated or translated texts. Natural language inference (NLI) and paraphrasing share some similarities and can benefit from a joint approach. We propose a novel methodology for the extraction of paraphrasing datasets from NLI datasets and cleaning existing paraphrasing datasets. Our approach is based on bidirectional entailment; namely, if two sentences can be mutually entailed, they are paraphrases. We evaluate our approach using several large pretrained transformer language models in the monolingual and cross-lingual setting. The results show high quality of extracted paraphrasing datasets and surprisingly high noise levels in two existing paraphrasing datasets.
• Abstract（参考訳）: パラフレージングは、より多様な生成または翻訳されたテキストに寄与できる有用な自然言語処理タスクである。 自然言語推論(NLI)とパラフレージングはいくつかの類似点を共有し、共同アプローチの恩恵を受けることができる。 本研究では,NLIデータセットからパラフレージングデータセットを抽出し,既存のパラフレージングデータセットをクリーニングするための新しい手法を提案する。 提案手法は,2つの文を相互に関連付けることができれば,これらはパラフレーズである。 単言語・クロスリンガル環境では,いくつかの大規模事前学習されたトランスフォーマー言語モデルを用いてアプローチを評価した。 その結果,既存の2つのパラフレージングデータセットにおいて,抽出したパラフレージングデータセットの品質と驚くほど高いノイズレベルが示された。

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