論文の概要: Predicting Above-Sentence Discourse Structure using Distant Supervision from Topic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.06196v1
• Date: Sun, 12 Dec 2021 10:16:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-15 11:17:20.868034
• Title: Predicting Above-Sentence Discourse Structure using Distant Supervision from Topic Segmentation
• Title（参考訳）: トピックセグメンテーションからの遠隔監視による上述の談話構造予測
• Authors: Patrick Huber, Linzi Xing and Giuseppe Carenini
• Abstract要約: RSTスタイルの談話解析は多くのNLPタスクにおいて重要な役割を担っている。 その重要性にもかかわらず、現代の談話解析における最も一般的な制限の1つは、大規模なデータセットの欠如である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.688675709130289
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: RST-style discourse parsing plays a vital role in many NLP tasks, revealing the underlying semantic/pragmatic structure of potentially complex and diverse documents. Despite its importance, one of the most prevailing limitations in modern day discourse parsing is the lack of large-scale datasets. To overcome the data sparsity issue, distantly supervised approaches from tasks like sentiment analysis and summarization have been recently proposed. Here, we extend this line of research by exploiting distant supervision from topic segmentation, which can arguably provide a strong and oftentimes complementary signal for high-level discourse structures. Experiments on two human-annotated discourse treebanks confirm that our proposal generates accurate tree structures on sentence and paragraph level, consistently outperforming previous distantly supervised models on the sentence-to-document task and occasionally reaching even higher scores on the sentence-to-paragraph level.
• Abstract（参考訳）: RSTスタイルの談話解析は多くのNLPタスクにおいて重要な役割を担い、潜在的に複雑で多様な文書の基本的な意味的・実践的構造を明らかにする。 その重要性にもかかわらず、現代の談話パースにおける最も一般的な制限の1つは、大規模なデータセットの欠如である。 データ空間の問題に対処するため、感情分析や要約といったタスクから遠ざかるアプローチが近年提案されている。 ここでは,トピックセグメンテーションから遠ざかって,高レベルの談話構造に対して強固かつしばしば補完的な信号を提供することによって,この研究線を拡大する。 2つの人間の注釈付き談話木バンクを用いた実験により,提案手法が文と段落レベルで正確な木構造を生成できることが確認された。

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