論文の概要: Introducing Rhetorical Parallelism Detection: A New Task with Datasets,
Metrics, and Baselines
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00100v1
- Date: Thu, 30 Nov 2023 15:24:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-04 17:02:29.260415
- Title: Introducing Rhetorical Parallelism Detection: A New Task with Datasets,
Metrics, and Baselines
- Title（参考訳）: Rhetorical Parallelism Detectionの導入:データセット,メトリック,ベースラインによる新しいタスク
- Authors: Stephen Bothwell, Justin DeBenedetto, Theresa Crnkovich, Hildegund
M\"uller, David Chiang
- Abstract要約: parallelism$は、同じ言語的特徴を持つ句の並置である。
並列性の多様さにもかかわらず、自然言語処理の分野は滅多に研究されていない。
我々は、その公式な定義を構築し、新しいラテンデータセットと適応した中国語データセットを1つ提供し、その上でのパフォーマンスを評価するためのメトリクスのファミリーを確立します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.405938712823565
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Rhetoric, both spoken and written, involves not only content but also style.
One common stylistic tool is $\textit{parallelism}$: the juxtaposition of
phrases which have the same sequence of linguistic ($\textit{e.g.}$,
phonological, syntactic, semantic) features. Despite the ubiquity of
parallelism, the field of natural language processing has seldom investigated
it, missing a chance to better understand the nature of the structure, meaning,
and intent that humans convey. To address this, we introduce the task of
$\textit{rhetorical parallelism detection}$. We construct a formal definition
of it; we provide one new Latin dataset and one adapted Chinese dataset for it;
we establish a family of metrics to evaluate performance on it; and, lastly, we
create baseline systems and novel sequence labeling schemes to capture it. On
our strictest metric, we attain $F_{1}$ scores of $0.40$ and $0.43$ on our
Latin and Chinese datasets, respectively.
- Abstract（参考訳）: レトリックは、話し言葉と書き言葉の両方で、内容だけでなくスタイルも含んでいる。
1つの一般的なスタイリスティックなツールは$\textit{parallelism}$:同じ言語的(\textit{e.g.}$, 音韻論的, 構文的, 意味論的)な特徴を持つ句の並置である。
並列処理の普遍性にもかかわらず、自然言語処理の分野は、人間が伝える構造、意味、意図の性質をよりよく理解する機会を欠いているため、ほとんど調査されていない。
これに対処するために、$\textit{rhetorical parallelism detection} というタスクを導入する。
我々は、その公式な定義を構築し、新しいラテンデータセットと適応した中国語データセットを提供し、その上でのパフォーマンスを評価するためのメトリクスのファミリーを確立し、最後に、ベースラインシステムと、それをキャプチャするための新しいシーケンスラベリングスキームを作成します。
最も厳格な基準では、ラテンと中国のデータセットでそれぞれ0.40$と0.43$のf_{1}$スコアを得る。
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