論文の概要: A Multi-Task and Multi-Label Classification Model for Implicit Discourse Relation Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08971v2
- Date: Mon, 28 Oct 2024 14:24:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-08 07:07:05.332131
- Title: A Multi-Task and Multi-Label Classification Model for Implicit Discourse Relation Recognition
- Title（参考訳）: インシシットな談話関係認識のためのマルチタスク・マルチラベル分類モデル
- Authors: Nelson Filipe Costa, Leila Kosseim,
- Abstract要約: 談話関係のマルチラベル表現とシングルラベル表現の両方を学習できる新しいマルチタスク分類モデルを提案する。
マルチラベルIDRR分類における最初のベンチマークを確立し,DiscoGeMコーパスを用いたシングルラベルIDRR分類におけるSOTA結果を得た。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.23020018305241333
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We address the inherent ambiguity in Implicit Discourse Relation Recognition (IDRR) by introducing a novel multi-task classification model capable of learning both multi-label and single-label representations of discourse relations. Our model is trained exclusively on the DiscoGeM corpus and evaluated both on the DiscoGeM and the PDTB 3.0 corpus. We establish the first benchmark on multi-label IDRR classification and achieve SOTA results on single-label IDRR classification using the DiscoGeM corpus. Finally, we present the first evaluation on the potential of transfer learning between the DiscoGeM and the PDTB 3.0 corpus on single-label IDRR classification.
- Abstract（参考訳）: Inlicit Discourse Relation Recognition (IDRR) における本質的なあいまいさに対処するため,マルチラベルとシングルラベルの両方の言論関係の表現を学習できる新しいマルチタスク分類モデルを導入する。
本モデルはDiscoGeMコーパスでのみ訓練し,DiscoGeMとPDTB 3.0コーパスで評価した。
マルチラベルIDRR分類における最初のベンチマークを確立し,DiscoGeMコーパスを用いたシングルラベルIDRR分類におけるSOTA結果を得た。
最後に,DiscoGeMとPDTB 3.0コーパス間の移動学習の可能性について,シングルラベルIDRR分類による評価を行った。
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