論文の概要: The Case for Scalable, Data-Driven Theory: A Paradigm for Scientific Progress in NLP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00349v1
• Date: Fri, 1 Dec 2023 04:55:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-04 15:40:55.806669
• Title: The Case for Scalable, Data-Driven Theory: A Paradigm for Scientific Progress in NLP
• Title（参考訳）: スケーラブルなデータ駆動理論のケース:nlpにおける科学的進歩のパラダイム
• Authors: Julian Michael
• Abstract要約: 言語構造に関するスケーラブルなデータ駆動理論の開発を中心に,NLPにおける科学的進歩のためのパラダイムを提案する。 データ収集と理論モデリングの原理を概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.013604276642218
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: I propose a paradigm for scientific progress in NLP centered around developing scalable, data-driven theories of linguistic structure. The idea is to collect data in tightly scoped, carefully defined ways which allow for exhaustive annotation of behavioral phenomena of interest, and then use machine learning to construct explanatory theories of these phenomena which can form building blocks for intelligible AI systems. After laying some conceptual groundwork, I describe several investigations into data-driven theories of shallow semantic structure using Question-Answer driven Semantic Role Labeling (QA-SRL), a schema for annotating verbal predicate-argument relations using highly constrained question-answer pairs. While this only scratches the surface of the complex language behaviors of interest in AI, I outline principles for data collection and theoretical modeling which can inform future scientific progress. This note summarizes and draws heavily on my PhD thesis.
• Abstract（参考訳）: 言語構造に関するスケーラブルなデータ駆動理論の開発を中心に,NLPにおける科学的進歩のためのパラダイムを提案する。 このアイデアは、関心の行動現象の完全なアノテーションを可能にする、厳密にスコープされた、慎重に定義された方法でデータを収集し、機械学習を使用してこれらの現象の説明理論を構築し、知的なAIシステムの構築ブロックを形成する。 概念的な基礎研究を行った後,質問応答駆動意味的役割ラベリング(qa-srl)を用いて,浅い意味構造に関するデータ駆動理論について検討を行った。 これはaiに関心のある複雑な言語行動の表面をひっかくにすぎないが、将来の科学的進歩を知らせるデータ収集と理論的モデリングの原則を概説する。 このノートは私の博士論文を要約し、多くを描いている。

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