論文の概要: Improving negation detection with negation-focused pre-training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.04012v1
• Date: Mon, 9 May 2022 02:41:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-11 00:10:19.982689
• Title: Improving negation detection with negation-focused pre-training
• Title（参考訳）: negation-focused pre-trainingによるネゲーション検出の改善
• Authors: Thinh Hung Truong, Timothy Baldwin, Trevor Cohn, Karin Verspoor
• Abstract要約: 否定は共通の言語的特徴であり、多くの言語理解タスクにおいて不可欠である。 最近の研究で、最先端のNLPモデルは否定を含むサンプルで性能が低いことが示されている。 本稿では,データ拡張と否定マスキングを対象とする,否定に焦点をあてた新たな事前学習戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.32362243122714
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Negation is a common linguistic feature that is crucial in many language understanding tasks, yet it remains a hard problem due to diversity in its expression in different types of text. Recent work has shown that state-of-the-art NLP models underperform on samples containing negation in various tasks, and that negation detection models do not transfer well across domains. We propose a new negation-focused pre-training strategy, involving targeted data augmentation and negation masking, to better incorporate negation information into language models. Extensive experiments on common benchmarks show that our proposed approach improves negation detection performance and generalizability over the strong baseline NegBERT (Khandewal and Sawant, 2020).
• Abstract（参考訳）: 否定は、多くの言語理解タスクにおいて重要な共通言語的特徴であるが、異なる種類のテキストにおける表現の多様性のため、依然として難しい問題である。 最近の研究によると、最先端のNLPモデルは様々なタスクにおける否定を含むサンプルで性能が低く、否定検出モデルはドメイン間でうまく転送されない。 我々は,否定情報をより言語モデルに組み込むために,ターゲットデータの拡張と否定マスキングを含む新たな否定重視事前学習戦略を提案する。 提案手法は,強いベースラインであるNegBERT (Khandewal and Sawant, 2020) に対する否定検出性能と一般化性を向上することを示す。

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