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。
関連論文リスト
- A Novel Dependency Framework for Enhancing Discourse Data Analysis [27.152245569974678]
この研究はPDTBアノテーションを依存性構造に変換することに重点を置いている。
改良されたBERTベースの談話を用いて、英語、中国語、その他の言語でPDTBスタイルのコーパスから派生した依存性データの妥当性を検証している。
その結果,PDTB依存性データは有効であり,両者の依存関係距離には強い相関関係があることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-17T10:55:00Z) - The Foundations of Tokenization: Statistical and Computational Concerns [51.370165245628975]
トークン化とは、アルファベット上の文字の文字列を語彙上のトークンの列に変換するプラクティスである。
本稿では,トークン化の基礎を形式的観点から説明する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-16T11:12:28Z) - S$^2$GSL: Incorporating Segment to Syntactic Enhanced Graph Structure Learning for Aspect-based Sentiment Analysis [19.740223755240734]
ABSAのための構文強化グラフ構造学習にセグメンテーションを取り入れた2$GSLを提案する。
S$2$GSLはセグメント対応セマンティックグラフ学習と構文ベースの潜在グラフ学習を備えている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-05T03:44:35Z) - Understanding In-Context Learning with a Pelican Soup Framework [27.144616560712493]
本稿では,自然言語処理における文脈内学習の理論的枠組みを提案する。
本研究は,文脈内学習におけるフレームワークの有効性を実証するものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-16T03:20:14Z) - On Discprecncies between Perturbation Evaluations of Graph Neural
Network Attributions [49.8110352174327]
我々は、グラフ領域で以前に検討されていない視点から帰属法を評価する:再学習。
中心となる考え方は、属性によって識別される重要な(あるいは重要でない)関係でネットワークを再訓練することである。
我々は4つの最先端GNN属性法と5つの合成および実世界のグラフ分類データセットについて分析を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-01T02:03:35Z) - An Encoding of Abstract Dialectical Frameworks into Higher-Order Logic [57.24311218570012]
このアプローチは抽象弁証法フレームワークのコンピュータ支援分析を可能にする。
応用例としては、メタ理論的性質の形式的解析と検証がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-08T09:32:26Z) - Disco-Bench: A Discourse-Aware Evaluation Benchmark for Language
Modelling [70.23876429382969]
本研究では,多種多様なNLPタスクに対して,文内談話特性を評価できるベンチマークを提案する。
ディスコ・ベンチは文学領域における9つの文書レベルのテストセットから構成されており、豊富な談話現象を含んでいる。
また,言語分析のために,対象モデルが談話知識を学習するかどうかを検証できる診断テストスイートを設計する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-16T15:18:25Z) - Modeling Hierarchical Reasoning Chains by Linking Discourse Units and
Key Phrases for Reading Comprehension [80.99865844249106]
本稿では,論理的推論の基盤として,対話レベルと単語レベルの両方の文脈を扱う総合グラフネットワーク(HGN)を提案する。
具体的には、ノードレベルの関係とタイプレベルの関係は、推論過程におけるブリッジと解釈できるが、階層的な相互作用機構によってモデル化される。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-21T07:34:27Z) - Towards Unification of Discourse Annotation Frameworks [0.0]
我々は,異なるフレームワーク間の系統的関係を調査し,フレームワークを統一する手法を考案する。
フレームワーク統合の問題は長い間議論の的だったが、現時点では包括的なアプローチはない。
我々は、統合タスクに自動手段を使用し、構造的な複雑さと下流タスクで結果を評価する計画である。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-16T11:34:00Z) - Unsupervised Knowledge Graph Alignment by Probabilistic Reasoning and
Semantic Embedding [22.123001954919893]
本稿では,確率論的推論とセマンティック埋め込みに基づくPRASEという反復的フレームワークを提案する。
PRASEフレームワークは、異なる埋め込みベースのモデルと互換性があり、複数のデータセットの実験では、その最先端性能が実証されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-12T11:27:46Z) - DAGN: Discourse-Aware Graph Network for Logical Reasoning [83.8041050565304]
本論文では,テキストの対話構造に依存した対話型グラフネットワーク (DAGN) を提案する。
本モデルは,基本談話単位(EDU)と談話関係を持つグラフとして談話情報を符号化し,下流QAタスクのためのグラフネットワークを介して談話認識特徴を学習する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-26T09:41:56Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。