論文の概要: Improve Discourse Dependency Parsing with Contextualized Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.02090v1
• Date: Wed, 4 May 2022 14:35:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-05 13:35:51.298306
• Title: Improve Discourse Dependency Parsing with Contextualized Representations
• Title（参考訳）: 文脈表現による談話依存構文解析の改善
• Authors: Yifei Zhou, Yansong Feng
• Abstract要約: 本稿では,異なるレベルの単位の文脈化表現を符号化するトランスフォーマーの活用を提案する。 記事間で共通に共有される記述パターンの観察に動機付けられ,談話関係の識別をシーケンスラベリングタスクとして扱う新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.916249926065273
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent works show that discourse analysis benefits from modeling intra- and inter-sentential levels separately, where proper representations for text units of different granularities are desired to capture both the meaning of text units and their relations to the context. In this paper, we propose to take advantage of transformers to encode contextualized representations of units of different levels to dynamically capture the information required for discourse dependency analysis on intra- and inter-sentential levels. Motivated by the observation of writing patterns commonly shared across articles, we propose a novel method that treats discourse relation identification as a sequence labelling task, which takes advantage of structural information from the context of extracted discourse trees, and substantially outperforms traditional direct-classification methods. Experiments show that our model achieves state-of-the-art results on both English and Chinese datasets.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究によれば、談話分析は、異なる粒度のテキスト単位に対する適切な表現が、テキスト単位の意味と文脈との関係の両方を捉えるために望まれる、内的および間的レベルを別々にモデル化することの恩恵を受けている。 本稿では,異なるレベルの単位の文脈的表現を符号化するトランスフォーマーの利点を生かして,対話依存分析に必要な情報を文内および文間レベルで動的に取得する手法を提案する。 論文間で共通に共有される記述パターンの観察により,抽出された談話木の文脈から構造情報を活用し,従来の直分類法よりも大幅に優れる,談話関係識別をシーケンスラベリングタスクとして扱う新しい手法を提案する。 実験の結果,我々のモデルは英語と中国語の両方のデータセットで最先端の結果が得られることがわかった。

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