論文の概要: Scoring Coreference Chains with Split-Antecedent Anaphors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.12323v1
- Date: Tue, 24 May 2022 19:07:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-26 14:00:32.725073
- Title: Scoring Coreference Chains with Split-Antecedent Anaphors
- Title(参考訳): Scoring Coreference Chains with Split-Antecedent Anaphors
- Authors: Silviu Paun and Juntao Yu and Nafise Sadat Moosavi and Massimo Poesio
- Abstract要約: そこで本研究では,既存メトリクスを識別アナフォラに一般化する技術的問題に対する解法を提案する。
これはアナフォラ(英語版)やコア参照(英語版)に関する文献で初めてのそのような提案であり、分割された複数の参照と談話のデクシスの両方を評価するのに成功している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 23.843305521306227
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Anaphoric reference is an aspect of language interpretation covering a
variety of types of interpretation beyond the simple case of identity reference
to entities introduced via nominal expressions covered by the traditional
coreference task in its most recent incarnation in ONTONOTES and similar
datasets. One of these cases that go beyond simple coreference is anaphoric
reference to entities that must be added to the discourse model via
accommodation, and in particular split-antecedent references to entities
constructed out of other entities, as in split-antecedent plurals and in some
cases of discourse deixis. Although this type of anaphoric reference is now
annotated in many datasets, systems interpreting such references cannot be
evaluated using the Reference coreference scorer Pradhan et al. (2014). As part
of the work towards a new scorer for anaphoric reference able to evaluate all
aspects of anaphoric interpretation in the coverage of the Universal Anaphora
initiative, we propose in this paper a solution to the technical problem of
generalizing existing metrics for identity anaphora so that they can also be
used to score cases of split-antecedents. This is the first such proposal in
the literature on anaphora or coreference, and has been successfully used to
score both split-antecedent plural references and discourse deixis in the
recent CODI/CRAC anaphora resolution in dialogue shared tasks.
- Abstract(参考訳): 照応的参照(英: anaphoric reference)は、言語解釈の側面の一つで、従来の共参照タスクによってカバーされる名目表現によって導入されたエンティティに対する単純な同一性参照のケースを超えて、様々な種類の解釈をカバーしている。
単純なコリファレンスを超えたこれらのケースの1つは、調整を通じて談話モデルに追加されなければならないエンティティに対する照応的参照であり、特に、スプリット・アンティージェントな複数形や、いくつかの談話のディクシスの場合のように、他のエンティティから構築されたエンティティに対するスプリット・アンテージェントな参照である。
この種の照応的参照は、多くのデータセットで注釈付けされているが、そのような参照を解釈するシステムは、参照コリファレンススコアラーであるpradhan et al. (2014) では評価できない。
ユニバーサル・アナフォラ・イニシアチブ(universal anaphora initiative)のカバー範囲において、アナフォラ解釈のすべての側面を評価するアナフォラ基準の新しいスコアラに向けた研究の一環として、本稿では、既存のアイデンティティ・アナフォラのメトリクスを一般化する技術的問題に対する解決策を提案する。
これはアナフォラ(英語版)やコア参照(英語版)に関する文献における最初の提案であり、対話共有タスクにおける最近のCODI/CRACアナフォラ解決において、分割された複数の参照と談話の両方をスコアリングするのに成功している。
関連論文リスト
- Coherent Entity Disambiguation via Modeling Topic and Categorical
Dependency [87.16283281290053]
従来のエンティティ曖昧化(ED)メソッドは、参照コンテキストと候補エンティティの一致するスコアに基づいて予測を行う、識別パラダイムを採用している。
本稿では,エンティティ予測のコヒーレンス向上を目的とした新しいデザインを備えたEDシステムであるCoherentedを提案する。
我々は、人気EDベンチマークにおいて、平均1.3F1ポイントの改善により、最先端の新たな結果を得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-06T16:40:13Z) - Not All Metrics Are Guilty: Improving NLG Evaluation by Diversifying References [123.39034752499076]
Div-Refは、参照数を増やして評価ベンチマークを強化する方法である。
本研究では,参照表現の多様化が自動評価と人的評価の相関性を大幅に向上させることを示す実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-24T11:53:29Z) - Robust Saliency-Aware Distillation for Few-shot Fine-grained Visual
Recognition [57.08108545219043]
サンプルが少ない新しいサブカテゴリを認識することは、コンピュータビジョンにおいて不可欠で挑戦的な研究課題である。
既存の文献は、ローカルベースの表現アプローチを採用することでこの問題に対処している。
本稿では,ロバスト・サリエンシ・アウェア蒸留法(RSaD)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-12T00:13:17Z) - ezCoref: Towards Unifying Annotation Guidelines for Coreference
Resolution [28.878540389202367]
クラウドソーシングに優しいコア参照アノテーション方法論であるezCorefを,アノテーションツールと対話型チュートリアルで構築する。
ezCorefを使用して、既存の7つの英語コアデータセット(フィクション、ニュース、その他複数のドメイン)から240のパスを再注釈し、これらのデータセットで同じように扱われるケースのみをアノテータに教えます。
驚くべきことに、十分な品質のアノテーションはすでに達成可能であり(群衆と専門家のアノテーションの間では>90%の合意)、広範囲のトレーニングがなくても使えます。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-13T17:09:59Z) - Entity Disambiguation with Entity Definitions [50.01142092276296]
ローカルモデルはEntity Disambiguation (ED)で最近驚くべきパフォーマンスを達成した
それまでの研究は、各候補者のテキスト表現として、ウィキペディアのタイトルのみを使うことに限られていた。
本稿では、この制限に対処し、より表現力のあるテキスト表現がそれを緩和できる範囲について検討する。
提案する6つのベンチマークのうち2つに新たな技術の現状を報告し,未知のパターンに対する一般化能力を強く改善する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-11T17:46:28Z) - Aggregating Crowdsourced and Automatic Judgments to Scale Up a Corpus of
Anaphoric Reference for Fiction and Wikipedia Texts [16.42217979543271]
本稿では,ゲーム・ウィズ・ア・ユースを通じてラベル付けされたアナフォリック参照のためのコーパスの新たなリリースを紹介する。
これは、プレイヤーのかなりの活動のために、アナフォリック参照のための最大の既存のコーパスに匹敵する大きさである。
提案手法は,ゲーム・アズ・ア・ユースを含む他のプロジェクトにおいて,アノテーション時間を大幅に高速化するために適用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-11T16:13:57Z) - Author Clustering and Topic Estimation for Short Texts [69.54017251622211]
同じ文書中の単語間の強い依存をモデル化することにより、遅延ディリクレ割当を拡張できる新しいモデルを提案する。
同時にユーザをクラスタ化し、ホック後のクラスタ推定の必要性を排除しています。
我々の手法は、短文で生じる問題に対する従来のアプローチよりも、-または----------- で機能する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-15T20:55:55Z) - Stay Together: A System for Single and Split-antecedent Anaphora
Resolution [19.98823717287972]
Split-antecedent anaphoraは、単一のantecedent anaphoraよりもまれでより複雑である。
そこで本研究では,単独と分割型の両方のアナフォを解決し,より現実的な設定で評価するシステムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-12T10:01:08Z) - Weakly-Supervised Aspect-Based Sentiment Analysis via Joint
Aspect-Sentiment Topic Embedding [71.2260967797055]
アスペクトベース感情分析のための弱教師付きアプローチを提案する。
We learn sentiment, aspects> joint topic embeddeds in the word embedding space。
次に、ニューラルネットワークを用いて単語レベルの識別情報を一般化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-13T21:33:24Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。