論文の概要: Word Sense Linking: Disambiguating Outside the Sandbox

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09370v1
• Date: Thu, 12 Dec 2024 15:38:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 13:34:16.607280
• Title: Word Sense Linking: Disambiguating Outside the Sandbox
• Title（参考訳）: 単語センスリンク:サンドボックスの外の曖昧さ
• Authors: Andrei Stefan Bejgu, Edoardo Barba, Luigi Procopio, Alberte Fernández-Castro, Roberto Navigli,
• Abstract要約: 我々は、入力テキストと参照センスのインベントリが与えられた場合、どの範囲を曖昧にするかを識別し、最も適切な意味にリンクする必要がある、Word Sense Linking (WSL) という新しいタスクを提案する。 我々は,このタスクのためのトランスフォーマーベースのアーキテクチャを提案し,WSLにスケールした最新のWSDシステムの性能と性能の両方を徹底的に評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.99018543644643
• License:
• Abstract: Word Sense Disambiguation (WSD) is the task of associating a word in a given context with its most suitable meaning among a set of possible candidates. While the task has recently witnessed renewed interest, with systems achieving performances above the estimated inter-annotator agreement, at the time of writing it still struggles to find downstream applications. We argue that one of the reasons behind this is the difficulty of applying WSD to plain text. Indeed, in the standard formulation, models work under the assumptions that a) all the spans to disambiguate have already been identified, and b) all the possible candidate senses of each span are provided, both of which are requirements that are far from trivial. In this work, we present a new task called Word Sense Linking (WSL) where, given an input text and a reference sense inventory, systems have to both identify which spans to disambiguate and then link them to their most suitable meaning.We put forward a transformer-based architecture for the task and thoroughly evaluate both its performance and those of state-of-the-art WSD systems scaled to WSL, iteratively relaxing the assumptions of WSD. We hope that our work will foster easier integration of lexical semantics into downstream applications.
• Abstract（参考訳）: 単語センス曖昧化(英: Word Sense Disambiguation、WSD)とは、ある文脈における単語を、可能な候補の集合の中で最も適切な意味に関連付けるタスクである。 このタスクは、最近再び関心を惹き付けており、アノテータ間契約よりも高いパフォーマンスを達成するシステムもあるが、執筆時点では、下流のアプリケーションを見つけるのに苦戦している。 この背景にある理由の1つは、WSDを平易なテキストに適用することの難しさです。 実際、標準定式化では、モデルは仮定の下で機能する。 a) 曖昧にするためのすべてのスパンは、既に特定されており、 b) 各スパンの可能なすべての候補感覚が提供され,どちらも自明さからかけ離れている要件である。 本稿では、入力テキストと参照センスのインベントリが与えられた場合、どの範囲を曖昧にするかを識別し、最も適切な意味にリンクする必要がある新しいタスクであるWord Sense Linking(WSL)を提案し、そのタスクのためにトランスフォーマーベースのアーキテクチャを提案し、WSLにスケールした最先端のWSDシステムの性能と性能の両方を徹底的に評価し、WSDの仮定を反復的に緩和する。 下流アプリケーションへの語彙的セマンティクスの統合がより容易になることを期待しています。

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