論文の概要: eRST: A Signaled Graph Theory of Discourse Relations and Organization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13560v1
- Date: Wed, 20 Mar 2024 12:52:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-21 16:57:51.248015
- Title: eRST: A Signaled Graph Theory of Discourse Relations and Organization
- Title（参考訳）: eRST:対話関係と組織に関するグラフ理論
- Authors: Amir Zeldes, Tatsuya Aoyama, Yang Janet Liu, Siyao Peng, Debopam Das, Luke Gessler,
- Abstract要約: RST(Rhetorical Structure Theory)の拡張に基づく計算談話分析のための新しい理論枠組みを提案する。
このフレームワークは、木分割、非計画的、並行的な関係を持つ談話関係グラフと、分析に説明可能な有理性を与える暗黙的、明示的な信号を含む。
我々は,200K以上のトークンを持つ12の話し言葉および書き言葉のジャンルを含む,アノテートされた英語の無料コーパスを,我々の枠組みに従って提示し,評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.074017875514787
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this article we present Enhanced Rhetorical Structure Theory (eRST), a new theoretical framework for computational discourse analysis, based on an expansion of Rhetorical Structure Theory (RST). The framework encompasses discourse relation graphs with tree-breaking, nonprojective and concurrent relations, as well as implicit and explicit signals which give explainable rationales to our analyses. We survey shortcomings of RST and other existing frameworks, such as Segmented Discourse Representation Theory (SDRT), the Penn Discourse Treebank (PDTB) and Discourse Dependencies, and address these using constructs in the proposed theory. We provide annotation, search and visualization tools for data, and present and evaluate a freely available corpus of English annotated according to our framework, encompassing 12 spoken and written genres with over 200K tokens. Finally, we discuss automatic parsing, evaluation metrics and applications for data in our framework.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、RST(Rhetorical Structure Theory)の拡張に基づく計算談話分析のための新しい理論フレームワークである拡張修辞構造理論(eRST)を提案する。
このフレームワークは、木分割、非計画的、並行的な関係を持つ談話関係グラフと、分析に説明可能な有理性を与える暗黙的、明示的な信号を含む。
本稿では,RSTおよび既存のフレームワーク,例えばSegmented Discourse Representation Theory (SDRT), Penn Discourse Treebank (PDTB), Discourse Dependencies の欠点を調査し,提案理論の構成要素を用いてこれらに対処する。
我々は、データのためのアノテーション、検索、可視化ツールを提供し、フレームワークによって注釈付けされた英語の無料コーパスを提示し、評価する。
最後に、我々のフレームワークにおけるデータの自動解析、評価指標、アプリケーションについて論じる。
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