論文の概要: ''You should probably read this'': Hedge Detection in Text
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13319v1
- Date: Wed, 22 May 2024 03:25:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-25 01:34:09.713188
- Title: ''You should probably read this'': Hedge Detection in Text
- Title(参考訳): 「これを読めばいい」:テキストのヘッジ検出
- Authors: Denys Katerenchuk, Rivka Levitan,
- Abstract要約: 人間は言語を通して考え、信念、言明を表現する。
本研究では,テキスト中のヘッジ検出を改善し,CoNLL-2010ウィキペディアコーパスの新たなトップスコアを得るために,単語と音声タグを活用するジョイントモデルを適用した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.890331069484203
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Humans express ideas, beliefs, and statements through language. The manner of expression can carry information indicating the author's degree of confidence in their statement. Understanding the certainty level of a claim is crucial in areas such as medicine, finance, engineering, and many others where errors can lead to disastrous results. In this work, we apply a joint model that leverages words and part-of-speech tags to improve hedge detection in text and achieve a new top score on the CoNLL-2010 Wikipedia corpus.
- Abstract(参考訳): 人間は言語を通して考え、信念、言明を表現する。
表現の仕方は、著者の発言に対する信頼度を示す情報を運ぶことができる。
クレームの確実性を理解することは、医療、金融、工学、その他多くの分野において、エラーが破滅的な結果をもたらす可能性がある分野において重要である。
本研究では,テキスト中のヘッジ検出を改善し,CoNLL-2010ウィキペディアコーパスの新たなトップスコアを得るために,単語と音声タグを活用するジョイントモデルを適用した。
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