論文の概要: Quirk or Palmer: A Comparative Study of Modal Verb Frameworks with Annotated Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10152v1
• Date: Tue, 20 Dec 2022 10:44:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-21 15:20:49.518468
• Title: Quirk or Palmer: A Comparative Study of Modal Verb Frameworks with Annotated Datasets
• Title（参考訳）: quirk または palmer: 注釈付きデータセットを用いたモーダル動詞フレームワークの比較研究
• Authors: Risako Owan, Maria Gini, Dongyeop Kang
• Abstract要約: 言語学者はまだ、モーダル動詞感覚の分類のための単一の枠組みについて合意していない。 この研究は、4,540発以上のモーダル動詞感覚の27,240のアノテーションからなるMoverbデータセットを提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.09076910034882
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modal verbs, such as "can", "may", and "must", are commonly used in daily communication to convey the speaker's perspective related to the likelihood and/or mode of the proposition. They can differ greatly in meaning depending on how they're used and the context of a sentence (e.g. "They 'must' help each other out." vs. "They 'must' have helped each other out.") Despite their practical importance in natural language understanding, linguists have yet to agree on a single, prominent framework for the categorization of modal verb senses. This lack of agreement stems from high degrees of flexibility and polysemy from the modal verbs, making it more difficult for researchers to incorporate insights from this family of words into their work. This work presents Moverb dataset, which consists of 27,240 annotations of modal verb senses over 4,540 utterances containing one or more sentences from social conversations. Each utterance is annotated by three annotators using two different theoretical frameworks (i.e., Quirk and Palmer) of modal verb senses. We observe that both frameworks have similar inter-annotator agreements, despite having different numbers of sense types (8 for Quirk and 3 for Palmer). With the RoBERTa-based classifiers fine-tuned on \dataset, we achieve F1 scores of 82.2 and 78.3 on Quirk and Palmer, respectively, showing that modal verb sense disambiguation is not a trivial task. Our dataset will be publicly available with our final version.
• Abstract（参考訳）: 日常コミュニケーションでは、"can"、"may"、"must"などのモーダル動詞が、提案の可能性と/またはモードに関連する話者の視点を伝えるために一般的に使用される。 文脈や用法によって意味が大きく異なる場合がある(例えば、"must"は互いに助け合い、"must"は互いに助け合い、"must"は自然言語理解において実際的に重要であるにもかかわらず、言語学者はモーダル動詞の感覚を分類するための単一の顕著な枠組みについて合意していない)。 この合意の欠如は、モーダル動詞からの高い柔軟性と多節性から来ており、研究者がこの語族からの洞察を研究に組み込むのが難しくなっている。 本研究は,社会会話から1文以上の文を含む4,540発話以上のモーダル動詞感覚の27,240のアノテーションからなるmoverbデータセットを提案する。 それぞれの発話は、モーダル動詞感覚の2つの異なる理論的枠組み(すなわち、QuirkとPalmer)を用いて、3つのアノテータによって注釈付けされる。 我々は、両フレームワークが類似のアノテーション間合意を持っていることを観察する(quirkでは8、palmerでは3)。 roberta ベースの分類器は \dataset 上で微調整されており、quirk と palmer でそれぞれ 82.2 と 78.3 の f1 スコアを達成している。 私たちのデータセットは最終バージョンで公開される予定だ。

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