論文の概要: Interpreting Themes from Educational Stories

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05250v1
• Date: Mon, 8 Apr 2024 07:26:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-09 15:13:56.757100
• Title: Interpreting Themes from Educational Stories
• Title（参考訳）: 教育物語からテーマを解釈する
• Authors: Yigeng Zhang, Fabio A. González, Thamar Solorio,
• Abstract要約: 本稿では,教育物語の解釈的理解に特化して設計された最初のデータセットを紹介する。 データセットはさまざまなジャンルや文化的な起源にまたがっており、人間に注釈を付けたテーマキーワードを含んでいる。 我々は、物語の主観に向けて解釈的理解の異なる抽象概念の下でNLPタスクを定式化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.608135094187912
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Reading comprehension continues to be a crucial research focus in the NLP community. Recent advances in Machine Reading Comprehension (MRC) have mostly centered on literal comprehension, referring to the surface-level understanding of content. In this work, we focus on the next level - interpretive comprehension, with a particular emphasis on inferring the themes of a narrative text. We introduce the first dataset specifically designed for interpretive comprehension of educational narratives, providing corresponding well-edited theme texts. The dataset spans a variety of genres and cultural origins and includes human-annotated theme keywords with varying levels of granularity. We further formulate NLP tasks under different abstractions of interpretive comprehension toward the main idea of a story. After conducting extensive experiments with state-of-the-art methods, we found the task to be both challenging and significant for NLP research. The dataset and source code have been made publicly available to the research community at https://github.com/RiTUAL-UH/EduStory.
• Abstract（参考訳）: 読解はNLPコミュニティにおける重要な研究の焦点であり続けている。 機械読解理解(MRC)の最近の進歩は、主にリテラル理解に焦点を当てており、内容の表面レベルでの理解に言及している。 本研究は、物語文の主題を推論することに焦点を当て、解釈的理解という次のレベルに焦点を当てる。 本稿では,教育物語の解釈的理解に特化して設計された最初のデータセットについて紹介する。 データセットはさまざまなジャンルや文化の原点にまたがっていて、人間の注釈付きテーマキーワードに様々なレベルの粒度がある。 さらに、物語の主観に対する解釈的理解の異なる抽象化の下で、NLPタスクを定式化する。 最先端の手法による広範な実験を行った結果,NLP研究において課題であり,重要な課題であることがわかった。 データセットとソースコードは、https://github.com/RiTUAL-UH/EduStory.comで公開されている。

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