論文の概要: Is neural semantic parsing good at ellipsis resolution, or isn't it?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.00121v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 19:23:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-04 18:08:53.645823
• Title: Is neural semantic parsing good at ellipsis resolution, or isn't it?
• Title（参考訳）: ニューラルセマンティックパーシングは楕円分解能に優れていますか?
• Authors: Xiao Zhang, Johan bos,
• Abstract要約: ニューラルセマンティクスは、様々な言語現象に対して優れた総合的な性能を示し、90%以上のセマンティクスマッチングスコアに達した。 英語の動詞句エリプシス(ellipsis)は、すべての動詞句を1つの補助動詞で省略できる構造である。 そうでなければ、強力なセマンティクスとして知られていますが、エリプシスに対処できるのでしょうか? そこで我々は,120例のエリプシスのコーパスを構築し,その表現を解決し,神経意味論の大きな電池の挑戦セットとして利用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.8094805916085015
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural semantic parsers have shown good overall performance for a variety of linguistic phenomena, reaching semantic matching scores of more than 90%. But how do such parsers perform on strongly context-sensitive phenomena, where large pieces of semantic information need to be duplicated to form a meaningful semantic representation? A case in point is English verb phrase ellipsis, a construct where entire verb phrases can be abbreviated by a single auxiliary verb. Are the otherwise known as powerful semantic parsers able to deal with ellipsis or aren't they? We constructed a corpus of 120 cases of ellipsis with their fully resolved meaning representation and used this as a challenge set for a large battery of neural semantic parsers. Although these parsers performed very well on the standard test set, they failed in the instances with ellipsis. Data augmentation
• Abstract（参考訳）: ニューラル・セマンティック・パーサーは、様々な言語現象に対して優れた全体的な性能を示し、90%以上のセマンティック・マッチングスコアに達した。 しかし、そのようなパーサーは、意味のある意味表現を形成するために大量の意味情報を複製する必要がある強い文脈に敏感な現象に対してどのように機能するのか? 英語の動詞句 ellipsis は、すべての動詞句を1つの補助動詞で省略できる構造である。 さもなければ、強力なセマンティックパーザとして知られていますが、エリプシに対処できるのでしょうか? 我々は,120例のエリプシスのコーパスを完全解決された意味表現を用いて構築し,これをニューラルセマンティックパーサーの大きな電池の挑戦セットとして利用した。 これらのパーサーは標準的なテストセットで非常によく機能したが、楕円のインスタンスでは失敗した。 データ拡張

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