論文の概要: What Causes the Failure of Explicit to Implicit Discourse Relation Recognition?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00999v1
• Date: Mon, 1 Apr 2024 09:08:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-03 22:56:51.581688
• Title: What Causes the Failure of Explicit to Implicit Discourse Relation Recognition?
• Title（参考訳）: 言論関係認識の障害の原因は何か?
• Authors: Wei Liu, Stephen Wan, Michael Strube,
• Abstract要約: このような障害の1つの原因は、接続が削除された後のラベルシフトであることを示す。 いくつかの明示的なインスタンスによって表現される談話関係は、接続が消えると変化する。 ラベルシフトを軽減するための2つの戦略について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.021169977926265
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider an unanswered question in the discourse processing community: why do relation classifiers trained on explicit examples (with connectives removed) perform poorly in real implicit scenarios? Prior work claimed this is due to linguistic dissimilarity between explicit and implicit examples but provided no empirical evidence. In this study, we show that one cause for such failure is a label shift after connectives are eliminated. Specifically, we find that the discourse relations expressed by some explicit instances will change when connectives disappear. Unlike previous work manually analyzing a few examples, we present empirical evidence at the corpus level to prove the existence of such shift. Then, we analyze why label shift occurs by considering factors such as the syntactic role played by connectives, ambiguity of connectives, and more. Finally, we investigate two strategies to mitigate the label shift: filtering out noisy data and joint learning with connectives. Experiments on PDTB 2.0, PDTB 3.0, and the GUM dataset demonstrate that classifiers trained with our strategies outperform strong baselines.
• Abstract（参考訳）: なぜ関係分類器は(接続性を取り除いた)明示的な例で訓練され、実際の暗黙のシナリオでは不十分な結果をもたらすのか? 以前の研究では、これは明示的な例と暗黙的な例の間に言語的な相違があると主張したが、実証的な証拠は提供されなかった。 本研究では,このような障害の原因の一つが,結合体を除去した後のラベルシフトであることを示す。 特に、いくつかの明示的なインスタンスで表される談話関係は、接続が消えると変化する。 いくつかの例を手作業で分析する以前の研究とは異なり、このようなシフトの存在を証明するために、コーパスレベルで実証的な証拠を提示する。 そこで, 結合が果たす統語的役割, 結合のあいまいさなどの要因を考慮し, ラベルシフトが発生する理由を解析した。 最後に,ラベルシフトを軽減するための2つの戦略について検討する。 PDTB 2.0、PDTB 3.0、GUMデータセットの実験では、我々の戦略で訓練された分類器が強いベースラインを上回ります。

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