論文の概要: Human Label Variation in Implicit Discourse Relation Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.22723v1
- Date: Thu, 26 Feb 2026 07:56:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-27 18:41:22.585694
- Title: Human Label Variation in Implicit Discourse Relation Recognition
- Title（参考訳）: インシシットな談話関係認識におけるラベルの変動
- Authors: Frances Yung, Daniil Ignatev, Merel Scholman, Vera Demberg, Massimo Poesio,
- Abstract要約: Implicit Discourse Relation Recognition (IDRR) は、イデオロギー的バイアスよりも認知的複雑性から不一致がしばしば生じる非常に曖昧なタスクである。
実験の結果,既存のアノテータ固有のモデルではあいまいさを減らさない限り,IDRRでは性能が良くないことがわかった。
さらに分析したところ、認知的に要求されるケースは人間の解釈に矛盾を生じさせ、IDRRにおけるパースペクティブ・モデリングの課題を提起している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.762949592713914
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: There is growing recognition that many NLP tasks lack a single ground truth, as human judgments reflect diverse perspectives. To capture this variation, models have been developed to predict full annotation distributions rather than majority labels, while perspectivist models aim to reproduce the interpretations of individual annotators. In this work, we compare these approaches on Implicit Discourse Relation Recognition (IDRR), a highly ambiguous task where disagreement often arises from cognitive complexity rather than ideological bias. Our experiments show that existing annotator-specific models perform poorly in IDRR unless ambiguity is reduced, whereas models trained on label distributions yield more stable predictions. Further analysis indicates that frequent cognitively demanding cases drive inconsistency in human interpretation, posing challenges for perspectivist modeling in IDRR.
- Abstract（参考訳）: 多くのNLPタスクは、人間の判断が多様な視点を反映しているため、単一の根拠の真実を欠いているという認識が高まっている。
この変動を捉えるために、パースペクティビストモデルは個々のアノテータの解釈を再現することを目的としているが、マジョリティラベルよりも完全なアノテーション分布を予測するためにモデルが開発された。
本研究では,これらの手法を,イデオロギー的バイアスよりも認知的複雑性から相違が生じることの多い,極めて曖昧な課題であるImplicit Discourse Relation Recognition(IDRR)と比較する。
実験の結果,既存のアノテータ固有のモデルではあいまいさを減らさない限りIDRRでは性能が悪く,ラベル分布で訓練したモデルではより安定な予測が得られた。
さらに分析したところ、認知的に要求されるケースは人間の解釈に矛盾を生じさせ、IDRRにおけるパースペクティブ・モデリングの課題を提起している。
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