論文の概要: DepNeCTI: Dependency-based Nested Compound Type Identification for Sanskrit

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09501v1
• Date: Sat, 14 Oct 2023 06:11:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-17 20:04:05.109670
• Title: DepNeCTI: Dependency-based Nested Compound Type Identification for Sanskrit
• Title（参考訳）: DepNeCTI:サンスクリットの依存型ネスト化合物型同定
• Authors: Jivnesh Sandhan, Yaswanth Narsupalli, Sreevatsa Muppirala, Sriram Krishnan, Pavankumar Satuluri, Amba Kulkarni and Pawan Goyal
• Abstract要約: 本研究はネスト化合物型同定(NeCTI)の新たな課題を紹介する。 マルチコンポーネント化合物のネストしたスパンを特定し、それら間の暗黙的な意味関係をデコードすることを目的としている。 我々の知る限りでは、これはこの課題を提案する語彙意味論の分野における最初の試みである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.04795623262177
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-component compounding is a prevalent phenomenon in Sanskrit, and understanding the implicit structure of a compound's components is crucial for deciphering its meaning. Earlier approaches in Sanskrit have focused on binary compounds and neglected the multi-component compound setting. This work introduces the novel task of nested compound type identification (NeCTI), which aims to identify nested spans of a multi-component compound and decode the implicit semantic relations between them. To the best of our knowledge, this is the first attempt in the field of lexical semantics to propose this task. We present 2 newly annotated datasets including an out-of-domain dataset for this task. We also benchmark these datasets by exploring the efficacy of the standard problem formulations such as nested named entity recognition, constituency parsing and seq2seq, etc. We present a novel framework named DepNeCTI: Dependency-based Nested Compound Type Identifier that surpasses the performance of the best baseline with an average absolute improvement of 13.1 points F1-score in terms of Labeled Span Score (LSS) and a 5-fold enhancement in inference efficiency. In line with the previous findings in the binary Sanskrit compound identification task, context provides benefits for the NeCTI task. The codebase and datasets are publicly available at: https://github.com/yaswanth-iitkgp/DepNeCTI
• Abstract（参考訳）: 多成分複合化はサンスクリットで一般的な現象であり、その意味を解読するには化合物の暗黙の構造を理解することが不可欠である。 サンスクリットの初期のアプローチは二成分化合物に焦点を当てており、多成分化合物の設定を無視していた。 本研究は,nested compound type Identification (NeCTI) の新たな課題を紹介し,Nested spans of a multi-component compoundを同定し,それら間の暗黙的な意味関係をデコードすることを目的とする。 我々の知る限りでは、これはこの課題を提案する語彙意味論の分野における最初の試みである。 このタスクのために、ドメイン外データセットを含む2つの新しいアノテートデータセットを提案する。 また,ネスト付き名前付きエンティティ認識や構成構文解析,seq2seqなどの標準問題定式化の有効性を検討することで,これらのデータセットのベンチマークを行った。 ラベル付きスパンスコア(lss)と5倍の推論効率向上で,13.1ポイントのf1-scoreを平均的に絶対的に改善し,最高のベースラインのパフォーマンスを上回った,依存性ベースのネスト型識別子であるdepnectiという新しいフレームワークを提案する。 バイナリサンスクリット複合識別タスクにおける以前の発見と並行して、コンテキストはNeCTIタスクに利益をもたらす。 コードベースとデータセットは、https://github.com/yaswanth-iitkgp/DepNeCTIで公開されている。

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