論文の概要: Semi-supervised News Discourse Profiling with Contrastive Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11692v1
- Date: Wed, 20 Sep 2023 23:51:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-22 17:21:41.840978
- Title: Semi-supervised News Discourse Profiling with Contrastive Learning
- Title（参考訳）: コントラスト学習による半教師付きニュース談話プロファイリング
- Authors: Ming Li and Ruihong Huang
- Abstract要約: ニュース談話のプロファイリングは、ニュース記事において各文の出来事に関連した役割を精査しようとする。
本稿では,ニュース談話のプロファイリング課題に対処するために,ICLD (Intra-document Contrastive Learning with Distillation) と呼ばれる新しい手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.28989421841165
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: News Discourse Profiling seeks to scrutinize the event-related role of each
sentence in a news article and has been proven useful across various downstream
applications. Specifically, within the context of a given news discourse, each
sentence is assigned to a pre-defined category contingent upon its depiction of
the news event structure. However, existing approaches suffer from an
inadequacy of available human-annotated data, due to the laborious and
time-intensive nature of generating discourse-level annotations. In this paper,
we present a novel approach, denoted as Intra-document Contrastive Learning
with Distillation (ICLD), for addressing the news discourse profiling task,
capitalizing on its unique structural characteristics. Notably, we are the
first to apply a semi-supervised methodology within this task paradigm, and
evaluation demonstrates the effectiveness of the presented approach.
- Abstract（参考訳）: News Discourse Profilingは、ニュース記事の中で各文のイベント関連の役割を精査し、様々な下流アプリケーションで有用であることが証明されている。
具体的には、所定のニュース談話の文脈において、各文は、ニュースイベント構造の描写に基づいて予め定義されたカテゴリに割り当てられる。
しかし、既存のアプローチは、談話レベルのアノテーションを生成するのに手間がかかり、時間を要する性質のため、利用可能な人間の注釈データの不足に苦しめられている。
本稿では,その特異な構造的特徴を活かし,ニュース談話のプロファイリングタスクに取り組むための文書内コントラスト学習(icld)という新しい手法を提案する。
特に、私たちはこのタスクパラダイムに半教師ありの方法論を初めて適用し、評価が提案手法の有効性を示しています。
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