論文の概要: A Rationale-centric Counterfactual Data Augmentation Method for Cross-Document Event Coreference Resolution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01921v2
- Date: Wed, 8 May 2024 04:07:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-09 18:50:56.584802
- Title: A Rationale-centric Counterfactual Data Augmentation Method for Cross-Document Event Coreference Resolution
- Title（参考訳）: クロスドキュメントイベント参照解決のためのライナリー中心の対実データ拡張手法
- Authors: Bowen Ding, Qingkai Min, Shengkun Ma, Yingjie Li, Linyi Yang, Yue Zhang,
- Abstract要約: 構造因果モデル(SCM)を用いたベースラインECRシステムの意思決定過程を定式化する。
LLM-in-the-loop を用いた有理中心の反実データ拡張法を開発した。
提案手法は,3つのクロスドキュメント ECR ベンチマークの最先端性能を実現し,ドメイン外シナリオの堅牢性を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.34028569245905
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Based on Pre-trained Language Models (PLMs), event coreference resolution (ECR) systems have demonstrated outstanding performance in clustering coreferential events across documents. However, the existing system exhibits an excessive reliance on the `triggers lexical matching' spurious pattern in the input mention pair text. We formalize the decision-making process of the baseline ECR system using a Structural Causal Model (SCM), aiming to identify spurious and causal associations (i.e., rationales) within the ECR task. Leveraging the debiasing capability of counterfactual data augmentation, we develop a rationale-centric counterfactual data augmentation method with LLM-in-the-loop. This method is specialized for pairwise input in the ECR system, where we conduct direct interventions on triggers and context to mitigate the spurious association while emphasizing the causation. Our approach achieves state-of-the-art performance on three popular cross-document ECR benchmarks and demonstrates robustness in out-of-domain scenarios.
- Abstract（参考訳）: 事前訓練された言語モデル(PLM)に基づいて、イベントコア参照解決(ECR)システムは、文書間でコアイベントをクラスタリングする際、顕著なパフォーマンスを示した。
しかし,既存のシステムでは,入力参照ペアテキストの「トリガー語彙マッチング」パターンに過度に依存している。
本研究では, 構造因果モデル(Structure Causal Model, SCM)を用いて, ベースラインECRシステムの意思決定過程を定式化し, ECRタスク内での突発的・因果的関連(理性)の同定を目的とする。
LLM-in-the-loop を用いた有理中心の反実データ拡張法を開発した。
本手法は, 因果関係の緩和を図り, 因果関係を強調しつつ, 引き金や文脈の直接的介入を行うECRシステムにおいて, ペア入力に特化している。
提案手法は,3つのクロスドキュメント ECR ベンチマークの最先端性能を実現し,ドメイン外シナリオの堅牢性を実証する。
関連論文リスト
- Breaking Determinism: Fuzzy Modeling of Sequential Recommendation Using Discrete State Space Diffusion Model [66.91323540178739]
シークエンシャルレコメンデーション(SR)は、ユーザーが過去の行動に基づいて興味を持つかもしれない項目を予測することを目的としている。
我々はSRを新しい情報理論の観点から再検討し、逐次モデリング手法がユーザの行動のランダム性と予測不可能性を適切に把握できないことを発見した。
ファジィ情報処理理論に触発された本論文では,制限を克服し,ユーザの関心事の進化をよりよく捉えるために,ファジィなインタラクションシーケンスの組を導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-31T14:52:01Z) - DiffATR: Diffusion-based Generative Modeling for Audio-Text Retrieval [49.076590578101985]
ノイズから関節分布を生成する拡散型ATRフレームワーク(DiffATR)を提案する。
優れたパフォーマンスを持つAudioCapsとClothoデータセットの実験は、我々のアプローチの有効性を検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-16T06:33:26Z) - Making Large Language Models Better Planners with Reasoning-Decision Alignment [70.5381163219608]
マルチモーダリティ強化LLMに基づくエンドツーエンド意思決定モデルを提案する。
ペア化されたCoTと計画結果との推論・決定アライメントの制約を提案する。
提案する大規模言語プランナをRDA-Driverとして推論・決定アライメントする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-25T16:43:47Z) - Crossmodal ASR Error Correction with Discrete Speech Units [16.58209270191005]
ASR誤り訂正(AEC)に対するASR後処理手法を提案する。
我々は、事前学習と微調整の戦略を探求し、ASRドメインの不一致現象を明らかにする。
そこで本稿では,AEC品質向上のための単語埋め込みの整合・強化を目的とした,離散音声ユニットの組込みを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-26T19:58:38Z) - DCR-Consistency: Divide-Conquer-Reasoning for Consistency Evaluation and
Improvement of Large Language Models [4.953092503184905]
この研究は、LLM(Large Language Models)生成したテキストの一貫性を評価し改善する自動化フレームワークであるDCRを提案する。
本稿では,DCEからの出力を解釈可能な数値スコアに変換する自動計量変換器(AMC)を提案する。
また,本手法は出力不整合の90%近くを著しく低減し,効果的な幻覚緩和の可能性を示唆している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-04T08:34:16Z) - REX: Rapid Exploration and eXploitation for AI Agents [103.68453326880456]
本稿では、REXと呼ばれるAIエージェントのための高速探索およびeXploitationのための改良されたアプローチを提案する。
REXは追加の報酬層を導入し、アッパー信頼境界(UCB)スコアに似た概念を統合し、より堅牢で効率的なAIエージェントのパフォーマンスをもたらす。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-18T04:26:33Z) - Reasoning over Hybrid Chain for Table-and-Text Open Domain QA [69.8436986668218]
我々はChAin中心の推論と事前学習フレームワーク(CARP)を提案する。
CARPはハイブリッドチェーンを使用して、質問応答のための表とテキスト間の明示的な中間推論プロセスをモデル化する。
また,クロスモダリティ推論プロセスの同定において,事前学習モデルを強化するために,新しいチェーン中心の事前学習手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-15T16:11:55Z) - Joint Contextual Modeling for ASR Correction and Language Understanding [60.230013453699975]
言語理解(LU)と協調してASR出力の文脈的言語補正を行うマルチタスクニューラルアプローチを提案する。
そこで本研究では,市販のASRおよびLUシステムの誤差率を,少量のドメイン内データを用いてトレーニングしたジョイントモデルと比較して14%削減できることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-28T22:09:25Z)
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。