論文の概要: A Question-Answer Driven Approach to Reveal Affirmative Interpretations from Verbal Negations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11467v1
• Date: Mon, 23 May 2022 17:08:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-24 20:09:42.290783
• Title: A Question-Answer Driven Approach to Reveal Affirmative Interpretations from Verbal Negations
• Title（参考訳）: 言語否定からの肯定的解釈を明らかにする質問応答駆動アプローチ
• Authors: Md Mosharaf Hossain, Luke Holman, Anusha Kakileti, Tiffany Iris Kao, Nathan Raul Brito, Aaron Abraham Mathews, and Eduardo Blanco
• Abstract要約: 我々は4,472人の口頭弁論者からなる新しいコーパスを作成し、67.1%が実際に出来事が起こったことを伝えていることを発見した。 アノテーションは、肯定的な解釈を伝える3001の否定に対して7,277の質問を生成し、答える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.029488932793797
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper explores a question-answer driven approach to reveal affirmative interpretations from verbal negations (i.e., when a negation cue grammatically modifies a verb). We create a new corpus consisting of 4,472 verbal negations and discover that 67.1% of them convey that an event actually occurred. Annotators generate and answer 7,277 questions for the 3,001 negations that convey an affirmative interpretation. We first cast the problem of revealing affirmative interpretations from negations as a natural language inference (NLI) classification task. Experimental results show that state-of-the-art transformers trained with existing NLI corpora are insufficient to reveal affirmative interpretations. We also observe, however, that fine-tuning brings small improvements. In addition to NLI classification, we also explore the more realistic task of generating affirmative interpretations directly from negations with the T5 transformer. We conclude that the generation task remains a challenge as T5 substantially underperforms humans.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,動詞否定からの肯定的解釈(例えば,否定手がかりが動詞を文法的に修飾する場合)を明らかにするための質問応答駆動アプローチについて検討する。 4,472個の動詞の否定からなる新しいコーパスを作成し,その67.1%が事象が実際に発生していることを示す。 アノテーションは、肯定的な解釈を伝える3001の否定に対して7,277の質問を生成し、答える。 まず,自然言語推論(nli)分類タスクとして否定から肯定的な解釈を明らかにする問題を取り上げる。 実験の結果,既存のNLIコーパスで訓練した最先端トランスフォーマーでは,肯定的な解釈が得られていないことがわかった。 しかし、微調整が小さな改善をもたらすことも観察しています。 nli分類に加えて,t5変圧器による否定から直接肯定解釈を生成するというより現実的なタスクについても検討する。 T5は人間を著しく過小評価するので、生成タスクは依然として課題である。

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