Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Label Dependence-aware Sequence Generation Model for Multi-level Implicit Discourse Relation Recognition

論文の概要: A Label Dependence-aware Sequence Generation Model for Multi-level Implicit Discourse Relation Recognition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.11740v1
Date: Wed, 22 Dec 2021 09:14:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-12-23 15:08:41.562971
Title: A Label Dependence-aware Sequence Generation Model for Multi-level Implicit Discourse Relation Recognition
Title（参考訳）: 多段階インシシット談話関係認識のためのラベル依存型系列生成モデル
Authors: Changxing Wu, Liuwen Cao, Yubin Ge, Yang Liu, Min Zhang, Jinsong Su
Abstract要約: 暗黙の談話関係認識は、談話分析において難しいが重要な課題である。ラベル依存型シーケンス生成モデル(LDSGM)を提案する。ボトムアップ方向のラベル依存を利用した相互学習強化訓練法を開発した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 31.179555215952306
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Implicit discourse relation recognition (IDRR) is a challenging but crucial task in discourse analysis. Most existing methods train multiple models to predict multi-level labels independently, while ignoring the dependence between hierarchically structured labels. In this paper, we consider multi-level IDRR as a conditional label sequence generation task and propose a Label Dependence-aware Sequence Generation Model (LDSGM) for it. Specifically, we first design a label attentive encoder to learn the global representation of an input instance and its level-specific contexts, where the label dependence is integrated to obtain better label embeddings. Then, we employ a label sequence decoder to output the predicted labels in a top-down manner, where the predicted higher-level labels are directly used to guide the label prediction at the current level. We further develop a mutual learning enhanced training method to exploit the label dependence in a bottomup direction, which is captured by an auxiliary decoder introduced during training. Experimental results on the PDTB dataset show that our model achieves the state-of-the-art performance on multi-level IDRR. We will release our code at https://github.com/nlpersECJTU/LDSGM.
Abstract（参考訳）: インプシット談話関係認識(IDRR)は、談話分析において難しいが重要な課題である。既存の手法のほとんどは、階層的に構造化されたラベル間の依存性を無視しながら、複数のモデルを訓練して、独立してマルチレベルラベルを予測する。本稿では,多レベルIDRRを条件付きラベルシーケンス生成タスクとみなし,ラベル依存型シーケンス生成モデル(LDSGM)を提案する。具体的には、まずラベル注意エンコーダを設計し、入力インスタンスのグローバルな表現とそのレベル固有のコンテキストを学習し、ラベル依存を統合してより良いラベル埋め込みを得る。次に,ラベル列デコーダを用いて予測されたラベルをトップダウンで出力し,予測された上位ラベルを直接使用して,現在のレベルでのラベル予測を行う。さらに,学習中に導入された補助デコーダによって捕捉されるボトムアップ方向のラベル依存を活用できる相互学習強化トレーニング手法の開発を行った。 pdtbデータセットにおける実験結果から,マルチレベルidrrの最先端性能が得られた。コードをhttps://github.com/nlpersECJTU/LDSGMでリリースします。

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