論文の概要: Paraphrase Types for Generation and Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14863v3
• Date: Tue, 16 Jul 2024 08:55:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-18 00:00:40.085715
• Title: Paraphrase Types for Generation and Detection
• Title（参考訳）: 生成・検出のためのパラフレーズタイプ
• Authors: Jan Philip Wahle, Bela Gipp, Terry Ruas,
• Abstract要約: これらのタスクをパラフレーズ型生成とパラフレーズ型検出と呼ぶ。 以上の結果から,従来の手法は二項分類のシナリオではうまく機能するが,微粒なパラフレーズ型の含みは大きな課題となることが示唆された。 我々は、パラフレーズ型が将来、パラフレーズモデルの開発とタスクの解決のための新しいパラダイムを解き放つことができると考えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.800428507692341
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Current approaches in paraphrase generation and detection heavily rely on a single general similarity score, ignoring the intricate linguistic properties of language. This paper introduces two new tasks to address this shortcoming by considering paraphrase types - specific linguistic perturbations at particular text positions. We name these tasks Paraphrase Type Generation and Paraphrase Type Detection. Our results suggest that while current techniques perform well in a binary classification scenario, i.e., paraphrased or not, the inclusion of fine-grained paraphrase types poses a significant challenge. While most approaches are good at generating and detecting general semantic similar content, they fail to understand the intrinsic linguistic variables they manipulate. Models trained in generating and identifying paraphrase types also show improvements in tasks without them. In addition, scaling these models further improves their ability to understand paraphrase types. We believe paraphrase types can unlock a new paradigm for developing paraphrase models and solving tasks in the future.
• Abstract（参考訳）: パラフレーズの生成と検出の現在のアプローチは、言語の複雑な言語特性を無視して、単一の一般的な類似点に大きく依存している。 本稿では, パラフレーズ型, 特定のテキスト位置における特定の言語摂動を考慮した2つの新しい課題を提案する。 これらのタスクをパラフレーズ型生成とパラフレーズ型検出と呼ぶ。 以上の結果から,従来の手法は二項分類のシナリオ,すなわちパラフレーズ化の有無でよく機能するが,粒度の細かいパラフレーズ型の含みは大きな課題となることが示唆された。 ほとんどのアプローチは、一般的な意味的類似コンテンツの生成と検出に長けているが、それらが操作する固有の言語変数を理解できない。 パラフレーズ型の生成と識別について訓練されたモデルは、それらなしでのタスクの改善も示している。 さらに、これらのモデルをスケールすることで、パラフレーズの型を理解する能力がさらに向上する。 我々は、パラフレーズ型が将来、パラフレーズモデルの開発とタスクの解決のための新しいパラダイムを解き放つことができると考えている。

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