論文の概要: Automatic Annotation of Direct Speech in Written French Narratives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15634v2
• Date: Wed, 28 Jun 2023 07:44:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-29 11:13:15.845263
• Title: Automatic Annotation of Direct Speech in Written French Narratives
• Title（参考訳）: フランス語物語における直接音声の自動アノテーション
• Authors: No\'e Durandard and Viet-Anh Tran and Gaspard Michel and Elena V. Epure
• Abstract要約: AADSモデルをフランス語で設計し、評価するためのフレームワークを作成します。 我々は,一語あたりのDSで注釈付けされた,過去最大のフランス語物語データセットを統合する。 このフレームワークは改善される可能性があるが、このトピックに関するさらなる研究を促進するための一歩である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.943391000885789
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The automatic annotation of direct speech (AADS) in written text has been often used in computational narrative understanding. Methods based on either rules or deep neural networks have been explored, in particular for English or German languages. Yet, for French, our target language, not many works exist. Our goal is to create a unified framework to design and evaluate AADS models in French. For this, we consolidated the largest-to-date French narrative dataset annotated with DS per word; we adapted various baselines for sequence labelling or from AADS in other languages; and we designed and conducted an extensive evaluation focused on generalisation. Results show that the task still requires substantial efforts and emphasise characteristics of each baseline. Although this framework could be improved, it is a step further to encourage more research on the topic.
• Abstract（参考訳）: テキスト中の直接音声(aads)の自動注釈は、しばしば計算的な物語理解に使われている。 ルールやディープニューラルネットワークに基づく手法は、特に英語やドイツ語で研究されている。 しかし、フランス語では、我々の対象とする言語は多くはない。 私たちのゴールは、フランス語でAADSモデルを設計、評価するための統一されたフレームワークを作ることです。 そこで我々は,一語あたりのDSに注釈付けされた最大かつ最新のフランス語物語データセットを統合し,他の言語でのシーケンスラベリングやAADSから様々なベースラインを適応させ,一般化に焦点を当てた広範な評価を行った。 結果は,タスクにはまだかなりの努力が必要であり,各ベースラインの特徴を強調していることを示している。 このフレームワークは改善される可能性があるが、このトピックに関するさらなる研究を促進するための一歩である。

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