論文の概要: Investigating the Role of Centering Theory in the Context of Neural Coreference Resolution Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.14678v1
• Date: Wed, 26 Oct 2022 12:55:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-27 14:31:22.651146
• Title: Investigating the Role of Centering Theory in the Context of Neural Coreference Resolution Systems
• Title（参考訳）: ニューラルコアレゾリューションシステムにおける中心理論の役割の検討
• Authors: Yuchen Eleanor Jiang, Ryan Cotterell, Mrinmaya Sachan
• Abstract要約: 中心化理論と現代のコア参照分解システムとの関係について検討する。 高品質なニューラルコア参照リゾルバは、中心となるアイデアを明示的にモデル化することの恩恵を受けない可能性がある。 また, 再発をモデルとしたCTのバージョンを定式化し, バニラCTよりも良質なコア参照情報を取得することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.57556446474486
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Centering theory (CT; Grosz et al., 1995) provides a linguistic analysis of the structure of discourse. According to the theory, local coherence of discourse arises from the manner and extent to which successive utterances make reference to the same entities. In this paper, we investigate the connection between centering theory and modern coreference resolution systems. We provide an operationalization of centering and systematically investigate if neural coreference resolvers adhere to the rules of centering theory by defining various discourse metrics and developing a search-based methodology. Our information-theoretic analysis reveals a positive dependence between coreference and centering; but also shows that high-quality neural coreference resolvers may not benefit much from explicitly modeling centering ideas. Our analysis further shows that contextualized embeddings contain much of the coherence information, which helps explain why CT can only provide little gains to modern neural coreference resolvers which make use of pretrained representations. Finally, we discuss factors that contribute to coreference which are not modeled by CT such as world knowledge and recency bias. We formulate a version of CT that also models recency and show that it captures coreference information better compared to vanilla CT.
• Abstract（参考訳）: 中心理論 (ct; grosz et al., 1995) は言論の構造に関する言語学的分析を提供する。 この理論によれば、会話の局所的な一貫性は、連続する発話が同一の実体を参照する方法と範囲から生じる。 本稿では,中心理論と現代のコア参照分解システムとの関係について検討する。 本稿では,様々な談話指標を定義し,探索に基づく方法論を開発することにより,ニューラルコア参照レゾルバが中心理論の規則に準拠しているかどうかを運用し,体系的に検討する。 情報理論的な分析により、コリファレンスとセンタリングの正の依存性が明らかになると同時に、高品質なニューラルネットワークコリファレンスリゾルバは、アイデア中心の明示的なモデリングからはあまり利益が得られないことも示されている。 さらに,コンテクスト化された埋め込みはコヒーレンス情報を多く含んでいることを示し,事前学習された表現を用いた現代的ニューラルネットワークコリファレンスリゾルバに対して,ctがほとんど利益を得られない理由を説明する。 最後に,世界知識や正規バイアスといったctでモデル化されていないコリファレンスに寄与する要因について論じる。 また, 再発をモデルとしたCTのバージョンを定式化し, バニラCTよりも良質なコア参照情報を取得することを示した。

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