論文の概要: Semantic Search as Extractive Paraphrase Span Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.04886v1
- Date: Thu, 9 Dec 2021 13:16:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-10 19:42:47.689719
- Title: Semantic Search as Extractive Paraphrase Span Detection
- Title（参考訳）: 抽出パラフレーズスパン検出のための意味検索
- Authors: Jenna Kanerva, Hanna Kitti, Li-Hsin Chang, Teemu Vahtola, Mathias
Creutz and Filip Ginter
- Abstract要約: 探索タスクをパラフレーズスパン検出としてフレーミングすることで意味探索の問題を解決した。
フィンランドのパラフレーズペア10万個を手作業で抽出したトゥルクパラフレーズコーパスでは,このパラフレーズスパン検出モデルが2つの強力な検索ベースラインを上回っていることが判明した。
本稿では,手動で注釈付けされたパラフレーズリソースが利用できない言語に適した,バックトランスレーションによる人工パラフレーズデータ作成手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8137055256093007
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we approach the problem of semantic search by framing the
search task as paraphrase span detection, i.e. given a segment of text as a
query phrase, the task is to identify its paraphrase in a given document, the
same modelling setup as typically used in extractive question answering. On the
Turku Paraphrase Corpus of 100,000 manually extracted Finnish paraphrase pairs
including their original document context, we find that our paraphrase span
detection model outperforms two strong retrieval baselines (lexical similarity
and BERT sentence embeddings) by 31.9pp and 22.4pp respectively in terms of
exact match, and by 22.3pp and 12.9pp in terms of token-level F-score. This
demonstrates a strong advantage of modelling the task in terms of span
retrieval, rather than sentence similarity. Additionally, we introduce a method
for creating artificial paraphrase data through back-translation, suitable for
languages where manually annotated paraphrase resources for training the span
detection model are not available.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,検索タスクをパラフレーズスパン検出,すなわちクエリ句としてテキストのセグメントを与えられた場合,そのタスクは,抽出質問応答において一般的に用いられるのと同じモデル設定である,与えられた文書中のそのパラフレーズを識別することである。
原文書を含むフィンランドのパラフレーズペア10万件のトゥルクパラフレーズコーパスにおいて,このパラフレーズスパン検出モデルでは, 一致率でそれぞれ31.9pp, 22.4pp, トークンレベルのFスコアで22.3pp, 12.9ppの2つの強い検索ベースライン(語彙的類似性およびBERT文の埋め込み)より優れていた。
これは文の類似性よりもスパン検索の観点でタスクをモデル化するという大きな利点を示している。
さらに,スパン検出モデルをトレーニングするための手動注釈付きパラフレーズリソースが利用できない言語に適した,バックトランスレーションによる人工パラフレーズデータ作成手法を提案する。
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