論文の概要: Resolving Indirect Referring Expressions for Entity Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10933v2
• Date: Fri, 26 May 2023 20:17:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-31 02:25:42.619944
• Title: Resolving Indirect Referring Expressions for Entity Selection
• Title（参考訳）: エンティティ選択のための間接参照表現の解決
• Authors: Mohammad Javad Hosseini, Filip Radlinski, Silvia Pareti, Annie Louis
• Abstract要約: 自然表現を用いて実体を選択した場合の参照分解能の問題に対処する。 このような言語を頑健に理解することは、ダイアログ、レコメンデーション、検索システムにおいて自然性を改善する大きな可能性を秘めている。 私たちは、42Kエンティティペアと式(ペア内の1つのエンティティを参照)からなる新しいパブリックデータセットであるAltEntities(Alternative Entities)を作成します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.7267313512902644
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in language modeling have enabled new conversational systems. In particular, it is often desirable for people to make choices among specified options when using such systems. We address this problem of reference resolution, when people use natural expressions to choose between the entities. For example, given the choice `Should we make a Simnel cake or a Pandan cake?' a natural response from a dialog participant may be indirect: `let's make the green one'. Such natural expressions have been little studied for reference resolution. We argue that robustly understanding such language has large potential for improving naturalness in dialog, recommendation, and search systems. We create AltEntities (Alternative Entities), a new public dataset of 42K entity pairs and expressions (referring to one entity in the pair), and develop models for the disambiguation problem. Consisting of indirect referring expressions across three domains, our corpus enables for the first time the study of how language models can be adapted to this task. We find they achieve 82%-87% accuracy in realistic settings, which while reasonable also invites further advances.
• Abstract（参考訳）: 言語モデリングの最近の進歩は、新しい会話システムを可能にした。 特に、そのようなシステムを使用する場合、特定の選択肢の中から選択することが望ましい場合が多い。 我々は、自然表現を使ってエンティティを選択した場合、参照解決の問題に対処する。 例えば、"should we make a simnel cake or a pandan cake?"という選択をすると、ダイアログ参加者からの自然な応答は間接的に "let's make the green one" となる。 このような自然表現は参照分解のためにはほとんど研究されていない。 このような言語を堅牢に理解することは、対話、推薦、検索システムにおける自然性を改善する大きな可能性を秘めている。 AltEntities(Alternative Entities)は42Kのエンティティペアと式(ペア内の1つのエンティティを参照)からなる新しいパブリックデータセットで、曖昧性問題のためのモデルを開発する。 3つの領域にわたる間接参照表現からなるコーパスは、このタスクに言語モデルをどのように適用できるかの研究を初めて可能にする。 現実的な設定では82%-87%の精度を実現しています。

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