論文の概要: Proposition from the Perspective of Chinese Language: A Chinese
Proposition Classification Evaluation Benchmark
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09602v1
- Date: Mon, 18 Sep 2023 09:18:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2023-09-19 14:23:07.599548
- Title: Proposition from the Perspective of Chinese Language: A Chinese
Proposition Classification Evaluation Benchmark
- Title（参考訳）: 中国語の観点からの命題:中国語の命題分類評価ベンチマーク
- Authors: Conghui Niu, Mengyang Hu, Lin Bo, Xiaoli He, Dong Yu, Pengyuan Liu
- Abstract要約: 本稿では言語学と論理学に基づく総合的な多段階命題分類システムを提案する。
複数のドメインから大規模な中国語命題データセットPEACEを作成する。
その結果,命題の意味的特徴を適切にモデル化することの重要性が示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.91454409571424
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Existing propositions often rely on logical constants for classification.
Compared with Western languages that lean towards hypotaxis such as English,
Chinese often relies on semantic or logical understanding rather than logical
connectives in daily expressions, exhibiting the characteristics of parataxis.
However, existing research has rarely paid attention to this issue. And
accurately classifying these propositions is crucial for natural language
understanding and reasoning. In this paper, we put forward the concepts of
explicit and implicit propositions and propose a comprehensive multi-level
proposition classification system based on linguistics and logic.
Correspondingly, we create a large-scale Chinese proposition dataset PEACE from
multiple domains, covering all categories related to propositions. To evaluate
the Chinese proposition classification ability of existing models and explore
their limitations, We conduct evaluations on PEACE using several different
methods including the Rule-based method, SVM, BERT, RoBERTA, and ChatGPT.
Results show the importance of properly modeling the semantic features of
propositions. BERT has relatively good proposition classification capability,
but lacks cross-domain transferability. ChatGPT performs poorly, but its
classification ability can be improved by providing more proposition
information. Many issues are still far from being resolved and require further
study.
- Abstract（参考訳）: 既存の命題はしばしば分類の論理定数に依存する。
英語などの低軸に傾く西洋語と比較して、中国語は日常の表現における論理的結合よりも意味論や論理的理解に頼り、パラタキシーの特徴を示す。
しかし、既存の研究がこの問題に注目することはめったにない。
そして、これらの命題を正確に分類することは、自然言語の理解と推論に不可欠です。
本稿では,明示的・暗黙的な命題の概念を提唱し,言語学と論理学に基づく包括的多段階命題分類システムを提案する。
それに対応して,中国の大規模提案データセットを複数のドメインから作成し,提案に関するすべてのカテゴリをカバーする。
既存モデルの中国語命題分類能力を評価し,その限界を探索するために,ルールベース手法,SVM,BERT,RoBERTA,ChatGPTなど,いくつかの異なる手法を用いてPEACE上で評価を行う。
その結果,命題の意味的特徴を適切にモデル化することの重要性が示された。
BERTは比較的優れた命題分類能力を持っているが、ドメイン間の転送性に欠ける。
chatgptは性能が悪いが、より多くの提案情報を提供することで分類能力が向上する。
多くの問題は未だ解決されておらず、さらなる研究が必要である。
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