論文の概要: Actionable Phrase Detection using NLP
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.16841v1
- Date: Sun, 30 Oct 2022 13:37:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-01 16:59:07.019990
- Title: Actionable Phrase Detection using NLP
- Title（参考訳）: NLPを用いた行動可能なフレーズ検出
- Authors: Adit Magotra
- Abstract要約: アクションブルとは、最も基本的な意味では、特定のアクションを取る必要があることを意味する用語である。
本稿では,Actionablesをスクラッチから設計した言語フィルタを用いて,原文から抽出できるかどうかを検討することを目的とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Actionable sentences are terms that, in the most basic sense, imply the
necessity of taking a specific action. In Linguistic terms, they are steps to
achieve an operation, often through the usage of action verbs. For example, the
sentence, `Get your homework finished by tomorrow` qualifies as actionable
since it demands a specific action (In this case, finishing homework) to be
taken. In contrast, a simple sentence such as, `I like to play the guitar` does
not qualify as an actionable phrase since it simply states a personal choice of
the person instead of demanding a task to be finished.
In this paper, the aim is to explore if Actionables can be extracted from raw
text using Linguistic filters designed from scratch. These filters are
specially catered to identifying actionable text using Transfer Learning as the
lead role. Actionable Detection can be used in detecting emergency tasks during
a crisis, Instruction accuracy for First aid and can also be used to make
productivity tools like automatic ToDo list generators from conferences. To
accomplish this, we use the Enron Email Dataset and apply our Linguistic
filters on the cleaned textual data. We then use Transfer Learning with the
Universal Sentence Encoder to train a model to classify whether a given string
of raw text is actionable or not.
- Abstract（参考訳）: 行動可能な文は、最も基本的な意味では、特定の行動を取る必要性を暗示する用語である。
言語学的には、それらは操作を達成するためのステップであり、しばしばアクション動詞を使用する。
例えば、『明日までに宿題を終える』という文は、特定のアクション(この場合、宿題を終える)が要求されるので、実行可能であると認定される。
対照的に、「私はギターを弾きたい」というような単純な文は、作業の完了を要求するのではなく、単に個人の選択を述べるため、実行可能な句とは認められない。
本稿では,Actionablesをスクラッチから設計した言語フィルタを用いて生テキストから抽出できるかどうかを検討する。
これらのフィルタは、Transfer Learningを主役として、アクション可能なテキストを特定することに特化している。
Actionable Detectionは、危機時の緊急タスクの検出、First aidのインストラクション精度、およびカンファレンスの自動ToDoリストジェネレータなどの生産性ツール作成に使用することができる。
これを実現するために、enronメールデータセットを使用し、クリーンなテキストデータに言語フィルタを適用します。
次に、Transfer Learning with the Universal Sentence Encoderを使ってモデルをトレーニングし、与えられたテキストの文字列が動作可能かどうかを分類します。
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