Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Analysis of Negation in Natural Language Understanding Corpora

論文の概要: An Analysis of Negation in Natural Language Understanding Corpora

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.08929v1
Date: Wed, 16 Mar 2022 20:31:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-19 07:42:36.177548
Title: An Analysis of Negation in Natural Language Understanding Corpora
Title（参考訳）: 自然言語理解コーパスにおける否定の分析
Authors: Md Mosharaf Hossain, Dhivya Chinnappa, and Eduardo Blanco
Abstract要約: 一般的な英語に比べて,一般的なコーパスには否定がほとんどないことを示す。実験により、これらのコーパスで訓練された最先端のトランスフォーマーは、否定を含む事例でかなり悪い結果が得られることが示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.692655009160742
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper analyzes negation in eight popular corpora spanning six natural language understanding tasks. We show that these corpora have few negations compared to general-purpose English, and that the few negations in them are often unimportant. Indeed, one can often ignore negations and still make the right predictions. Additionally, experimental results show that state-of-the-art transformers trained with these corpora obtain substantially worse results with instances that contain negation, especially if the negations are important. We conclude that new corpora accounting for negation are needed to solve natural language understanding tasks when negation is present.
Abstract（参考訳）: 本稿では、6つの自然言語理解タスクにまたがる8つの人気コーパスの否定を分析する。これらのコーパスは、汎用英語に比べて否定がほとんどなく、それらに含まれる否定は、しばしば重要でない。実際、しばしば否定を無視し、正しい予測をすることができる。さらに, 実験結果から, これらのコーパスを訓練した変圧器は, 特に否定が重要であれば, 否定を含むインスタンスにおいて, 著しく悪い結果が得られることがわかった。我々は,否定が存在する場合に自然言語理解課題を解決するためには,否定に対する新たなコーパス会計が必要であると結論づける。

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