論文の概要: Entailment Relation Aware Paraphrase Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.10483v1
• Date: Sun, 20 Mar 2022 08:02:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-22 15:58:09.705422
• Title: Entailment Relation Aware Paraphrase Generation
• Title（参考訳）: パラフレーズ生成を意識した連関関係
• Authors: Abhilasha Sancheti, Balaji Vasan Srinivasan, Rachel Rudinger
• Abstract要約: 本稿では、既存のパラフレーズと自然言語推論コーパスを用いて学習できる強化学習に基づく弱教師付きパラフレーズシステムERAPを提案する。 自動評価と人的評価の組み合わせは、ERAPが特定の包含関係に従ってパラフレーズを生成することを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.6146622291895
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a new task of entailment relation aware paraphrase generation which aims at generating a paraphrase conforming to a given entailment relation (e.g. equivalent, forward entailing, or reverse entailing) with respect to a given input. We propose a reinforcement learning-based weakly-supervised paraphrasing system, ERAP, that can be trained using existing paraphrase and natural language inference (NLI) corpora without an explicit task-specific corpus. A combination of automated and human evaluations show that ERAP generates paraphrases conforming to the specified entailment relation and are of good quality as compared to the baselines and uncontrolled paraphrasing systems. Using ERAP for augmenting training data for downstream textual entailment task improves performance over an uncontrolled paraphrasing system, and introduces fewer training artifacts, indicating the benefit of explicit control during paraphrasing.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、与えられた入力に対して、与えられた含意関係(例えば、等価、前方含意、または逆含意)に対応するパラフレーズを生成することを目的とした、含意関係認識パラフレーズ生成の新しいタスクを提案する。 本稿では,既存のパラフレーズと自然言語推論(NLI)コーパスを明示的なタスク固有コーパスなしでトレーニングできる強化学習に基づく弱教師付きパラフレーズシステムERAPを提案する。 自動評価と人的評価の組み合わせにより,ERAPは特定の包含関係に適合するパラフレーズを生成し,ベースラインや制御不能なパラフレーズシステムと比較して良好な品質を示す。 erapを下流のテキスト対応タスクのトレーニングデータの強化に使用すると、非制御のパラフレージングシステムよりもパフォーマンスが向上し、パラフレージング時の明示的なコントロールのメリットを示すトレーニングアーティファクトも少なくなる。

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