論文の概要: Synthetic Data Augmentation for Cross-domain Implicit Discourse Relation Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20588v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 14:41:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:20:56.880752
• Title: Synthetic Data Augmentation for Cross-domain Implicit Discourse Relation Recognition
• Title（参考訳）: クロスドメイン・インシシシット・ディスコリレーション認識のための合成データ拡張
• Authors: Frances Yung, Varsha Suresh, Zaynab Reza, Mansoor Ahmad, Vera Demberg,
• Abstract要約: 暗黙の談話関係認識(IDRR)は深い意味理解を必要とする。 近年の研究では、ゼロショットまたは少数ショットのアプローチが教師付きモデルに大きく遅れていることが示されている。 このアプローチをクロスドメイン設定に適用し、未ラベルなターゲットドメインデータを用いて談話継続を生成する。 大規模なテストセットで行った評価では、アプローチの異なるバリエーションが大きな改善をもたらすことはないことが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.154829751558006
• License:
• Abstract: Implicit discourse relation recognition (IDRR) -- the task of identifying the implicit coherence relation between two text spans -- requires deep semantic understanding. Recent studies have shown that zero- or few-shot approaches significantly lag behind supervised models, but LLMs may be useful for synthetic data augmentation, where LLMs generate a second argument following a specified coherence relation. We applied this approach in a cross-domain setting, generating discourse continuations using unlabelled target-domain data to adapt a base model which was trained on source-domain labelled data. Evaluations conducted on a large-scale test set revealed that different variations of the approach did not result in any significant improvements. We conclude that LLMs often fail to generate useful samples for IDRR, and emphasize the importance of considering both statistical significance and comparability when evaluating IDRR models.
• Abstract（参考訳）: Implicit Discourse Relation Recognition (IDRR) - 2つのテキストスパン間の暗黙的なコヒーレンス関係を識別するタスクは、深い意味理解を必要とする。 近年の研究では、ゼロショットまたは少数ショットのアプローチが教師付きモデルよりもかなり遅れていることが示されているが、LLMは特定のコヒーレンス関係に従って第2の引数を生成する合成データ増大に有用である可能性がある。 我々は,この手法をクロスドメイン設定に適用し,ソースドメインラベル付きデータに基づいてトレーニングされたベースモデルに適応するために,非ラベリングなターゲットドメインデータを用いた談話継続を生成する。 大規模なテストセットで行った評価では、アプローチの異なるバリエーションが大きな改善をもたらすことはないことが判明した。 我々は,LLMがIDRRに有用なサンプルを生成できない場合が多いことを結論し,IDRRモデルを評価する際の統計的意義と可視性の両方を考慮することの重要性を強調した。

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