論文の概要: Specifying Genericity through Inclusiveness and Abstractness Continuous Scales
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15278v2
- Date: Fri, 29 Mar 2024 22:43:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-02 13:35:12.039292
- Title: Specifying Genericity through Inclusiveness and Abstractness Continuous Scales
- Title（参考訳）: 包括性と抽象性によるジェネリティーの特定
- Authors: Claudia Collacciani, Andrea Amelio Ravelli, Marianna Marcella Bolognesi,
- Abstract要約: 本稿では,自然言語における名詞句(NP)の詳細なモデリングのための新しいアノテーションフレームワークを提案する。
このフレームワークはシンプルで直感的に設計されており、専門家でないアノテータにもアクセスでき、クラウドソースのタスクに適している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.024113475677323
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper introduces a novel annotation framework for the fine-grained modeling of Noun Phrases' (NPs) genericity in natural language. The framework is designed to be simple and intuitive, making it accessible to non-expert annotators and suitable for crowd-sourced tasks. Drawing from theoretical and cognitive literature on genericity, this framework is grounded in established linguistic theory. Through a pilot study, we created a small but crucial annotated dataset of 324 sentences, serving as a foundation for future research. To validate our approach, we conducted an evaluation comparing our continuous annotations with existing binary annotations on the same dataset, demonstrating the framework's effectiveness in capturing nuanced aspects of genericity. Our work offers a practical resource for linguists, providing a first annotated dataset and an annotation scheme designed to build real-language datasets that can be used in studies on the semantics of genericity, and NLP practitioners, contributing to the development of commonsense knowledge repositories valuable in enhancing various NLP applications.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,自然言語における名詞句(NP)の詳細なモデリングのための新しいアノテーションフレームワークを提案する。
このフレームワークはシンプルで直感的に設計されており、専門家でないアノテータにもアクセスでき、クラウドソースのタスクに適している。
一般性に関する理論的・認知的な文献から、この枠組みは確立された言語理論に根ざしている。
パイロットスタディを通じて、324文の小さなが重要な注釈付きデータセットを作成し、将来の研究の基盤となった。
提案手法の有効性を検証するため,同データセット上の既存のバイナリアノテーションと連続アノテーションを比較した。
我々の研究は、言語学者のための実践的なリソースを提供し、汎用性のセマンティクスの研究に使用可能な、最初の注釈付きデータセットと実際のデータセットを構築するためのアノテーションスキームを提供し、様々なNLPアプリケーションの拡張に有用なコモンセンス知識リポジトリの開発に寄与している。
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