論文の概要: Superlatives in Context: Modeling the Implicit Semantics of Superlatives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20967v2
• Date: Thu, 17 Oct 2024 17:19:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:16:35.564912
• Title: Superlatives in Context: Modeling the Implicit Semantics of Superlatives
• Title（参考訳）: 文脈における表在物:表在物の含意意味論をモデル化する
• Authors: Valentina Pyatkin, Bonnie Webber, Ido Dagan, Reut Tsarfaty,
• Abstract要約: 重ね合わせは、最大/最小の性質を持つ要素を選別するために用いられる。 重ね合わせは暗黙の現象や談話制限を研究するのに理想的な現象である。 現代のモデルでは、文脈における最上級のセマンティクスの微粒化が困難であることが示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.063753498947346
• License:
• Abstract: Superlatives are used to single out elements with a maximal/minimal property. Semantically, superlatives perform a set comparison: something (or some things) has the min/max property out of a set. As such, superlatives provide an ideal phenomenon for studying implicit phenomena and discourse restrictions. While this comparison set is often not explicitly defined, its (implicit) restrictions can be inferred from the discourse context the expression appears in. In this work we provide an extensive computational study on the semantics of superlatives. We propose a unified account of superlative semantics which allows us to derive a broad-coverage annotation schema. Using this unified schema we annotated a multi-domain dataset of superlatives and their semantic interpretations. We specifically focus on interpreting implicit or ambiguous superlative expressions, by analyzing how the discourse context restricts the set of interpretations. In a set of experiments we then analyze how well models perform at variations of predicting superlative semantics, with and without context. We show that the fine-grained semantics of superlatives in context can be challenging for contemporary models, including GPT-4.
• Abstract（参考訳）: 重ね合わせは、最大/最小の性質を持つ要素を選別するために用いられる。 Semantically, superlatives perform a set comparison: something ( or some things) have the min/max property from a set。 このように、最上層部は暗黙の現象や談話の制限を研究するのに理想的な現象である。 この比較セットは明示的に定義されないことが多いが、その(単純な)制限は、表現が現れる談話コンテキストから推測することができる。 本研究では,要約のセマンティクスに関する広範な計算研究について述べる。 我々は、広範囲のアノテーションスキーマを導出できるように、最上級のセマンティクスの統一的なアカウントを提案する。 この統合スキーマを使用して、複数のドメインのデータセットとそれらの意味解釈を注釈付けしました。 我々は特に暗黙的あるいは曖昧な表現の解釈に焦点をあて、言説コンテキストが解釈の集合を制限する方法を分析する。 実験のセットでは、予測可能なセマンティクスのバリエーションでモデルがどのようにうまく機能するかを、文脈なしで分析します。 GPT-4を含む同時代のモデルでは,文脈における最上級のセマンティクスの微粒化が困難であることを示す。

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