論文の概要: Ambiguity Meets Uncertainty: Investigating Uncertainty Estimation for Word Sense Disambiguation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13119v2
• Date: Sat, 10 Jun 2023 03:27:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-13 23:53:07.456994
• Title: Ambiguity Meets Uncertainty: Investigating Uncertainty Estimation for Word Sense Disambiguation
• Title（参考訳）: 不確かさに直面するあいまいさ : 単語センスの曖昧さに対する不確かさ推定の検討
• Authors: Zhu Liu and Ying Liu
• Abstract要約: 既存の教師付き手法は、WSDを分類タスクとして扱い、優れたパフォーマンスを実現した。 本稿では,WSD 向けに設計されたベンチマークにおける不確実性推定(UE)を広範囲に研究する。 本研究では, モデルが適切に設計されたテストシナリオにおいて, 選択されたUEスコアを用いて, モデルによるデータとモデルの不確実性を捕捉する能力について検討し, モデルの不確実性を十分に反映するが, モデルの不確実性を過小評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.55197751179213
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Word sense disambiguation (WSD), which aims to determine an appropriate sense for a target word given its context, is crucial for natural language understanding. Existing supervised methods treat WSD as a classification task and have achieved remarkable performance. However, they ignore uncertainty estimation (UE) in the real-world setting, where the data is always noisy and out of distribution. This paper extensively studies UE on the benchmark designed for WSD. Specifically, we first compare four uncertainty scores for a state-of-the-art WSD model and verify that the conventional predictive probabilities obtained at the end of the model are inadequate to quantify uncertainty. Then, we examine the capability of capturing data and model uncertainties by the model with the selected UE score on well-designed test scenarios and discover that the model reflects data uncertainty satisfactorily but underestimates model uncertainty. Furthermore, we explore numerous lexical properties that intrinsically affect data uncertainty and provide a detailed analysis of four critical aspects: the syntactic category, morphology, sense granularity, and semantic relations. The code is available at https://github.com/RyanLiut/WSD-UE.
• Abstract（参考訳）: 目的語に対する適切な意味を決定することを目的とした単語感覚曖昧化(WSD)は、自然言語理解に不可欠である。 既存の教師付き手法はWSDを分類タスクとして扱い、優れたパフォーマンスを実現した。 しかし、データは常にノイズが多く分布外である実世界の環境での不確実性推定(UE)を無視する。 本稿では,WSD 向けに設計されたベンチマーク上で UE を広範囲に研究する。 具体的には、まず、最先端のWSDモデルに対する4つの不確実性スコアを比較し、モデルの最後に得られた従来の予測確率が不適切であることを検証する。 そこで, モデルが適切に設計されたテストシナリオにおいて, 選択したUEスコアを用いて, モデルによるデータとモデルの不確実性を捕捉し, モデルの不確かさを十分に反映していることを確認した。 さらに,データ不確実性に内在する多数の語彙特性を探索し,構文カテゴリー,形態,知覚粒度,意味関係の4つの重要な側面を詳細に分析した。 コードはhttps://github.com/RyanLiut/WSD-UEで公開されている。

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