論文の概要: Fine-Grained Evaluation for Implicit Discourse Relation Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05326v1
• Date: Fri, 07 Mar 2025 11:10:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-10 12:22:18.344335
• Title: Fine-Grained Evaluation 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微粒化評価
• Authors: Xinyi Cai,
• Abstract要約: 暗黙の談話関係認識は、テキストのスパン間の明示的な談話接続が欠如しているため、難しい課題である。 近年の事前学習型言語モデルは,この課題において大きな成功を収めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Implicit discourse relation recognition is a challenging task in discourse analysis due to the absence of explicit discourse connectives between spans of text. Recent pre-trained language models have achieved great success on this task. However, there is no fine-grained analysis of the performance of these pre-trained language models for this task. Therefore, the difficulty and possible directions of this task is unclear. In this paper, we deeply analyze the model prediction, attempting to find out the difficulty for the pre-trained language models and the possible directions of this task. In addition to having an in-depth analysis for this task by using pre-trained language models, we semi-manually annotate data to add relatively high-quality data for the relations with few annotated examples in PDTB 3.0. The annotated data significantly help improve implicit discourse relation recognition for level-2 senses.
• Abstract（参考訳）: 暗黙の談話関係認識は、テキスト間の明示的な談話接続が欠如しているため、談話分析において難しい課題である。 近年の事前学習型言語モデルは,この課題において大きな成功を収めている。 しかし,これらの学習済み言語モデルの性能について,詳細な分析は行われていない。 したがって、この課題の難易度や方向性は不明確である。 本稿では,事前学習した言語モデルの難易度と課題の方向性を明らかにするために,モデル予測を深く分析する。 事前学習した言語モデルを用いて,このタスクの詳細な分析を行うのに加えて,PDTB 3.0 の注釈付き例がほとんどない関係に対して,比較的高品質なデータを追加するために,半手動でアノテートする。 注釈付きデータは、レベル2感覚に対する暗黙の談話関係認識を著しく改善する。

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