論文の概要: A Novel Dependency Framework for Enhancing Discourse Data Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12473v1
- Date: Wed, 17 Jul 2024 10:55:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-18 17:27:45.621673
- Title: A Novel Dependency Framework for Enhancing Discourse Data Analysis
- Title（参考訳）: 談話データ分析の強化のための新しい依存性フレームワーク
- Authors: Kun Sun, Rong Wang,
- Abstract要約: この研究はPDTBアノテーションを依存性構造に変換することに重点を置いている。
改良されたBERTベースの談話を用いて、英語、中国語、その他の言語でPDTBスタイルのコーパスから派生した依存性データの妥当性を検証している。
その結果,PDTB依存性データは有効であり,両者の依存関係距離には強い相関関係があることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.152245569974678
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The development of different theories of discourse structure has led to the establishment of discourse corpora based on these theories. However, the existence of discourse corpora established on different theoretical bases creates challenges when it comes to exploring them in a consistent and cohesive way. This study has as its primary focus the conversion of PDTB annotations into dependency structures. It employs refined BERT-based discourse parsers to test the validity of the dependency data derived from the PDTB-style corpora in English, Chinese, and several other languages. By converting both PDTB and RST annotations for the same texts into dependencies, this study also applies ``dependency distance'' metrics to examine the correlation between RST dependencies and PDTB dependencies in English. The results show that the PDTB dependency data is valid and that there is a strong correlation between the two types of dependency distance. This study presents a comprehensive approach for analyzing and evaluating discourse corpora by employing discourse dependencies to achieve unified analysis. By applying dependency representations, we can extract data from PDTB, RST, and SDRT corpora in a coherent and unified manner. Moreover, the cross-linguistic validation establishes the framework's generalizability beyond English. The establishment of this comprehensive dependency framework overcomes limitations of existing discourse corpora, supporting a diverse range of algorithms and facilitating further studies in computational discourse analysis and language sciences.
- Abstract（参考訳）: 談話構造の異なる理論の発展は、これらの理論に基づく談話コーパスの確立につながった。
しかし、異なる理論的基盤上に確立された談話コーパスの存在は、それらを一貫した結束的な方法で探索する上での課題を生み出している。
この研究はPDTBアノテーションを依存性構造に変換することに重点を置いている。
改良されたBERTベースの談話パーサを使用して、英語、中国語、その他の言語でPDTBスタイルのコーパスから派生した依存性データの妥当性をテストする。
本研究は,同じテキストに対するPDTBアノテーションとRTTアノテーションの両方を依存関係に変換することにより,英語におけるPDTBアノテーションとPDTBアノテーションの相関性を検討するための 'dependency distance'' メトリクスを適用した。
その結果,PDTB依存性データは有効であり,両者の依存関係距離には強い相関関係があることが示唆された。
本研究では,談話依存を用いて談話コーパスを分析し,評価するための総合的なアプローチを提案する。
依存関係表現を適用することで、PDTB、RTT、SDRTコーパスからデータのコヒーレントで統一的な方法で抽出することができる。
さらに、クロス言語による検証は、このフレームワークの英語以外の一般化可能性を確立している。
この包括的依存関係フレームワークの確立は、既存の談話コーパスの限界を克服し、多様なアルゴリズムをサポートし、計算談話分析や言語科学におけるさらなる研究を促進する。
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