スタンスから関心へ:新しいタスクとドメインへの命題解析の適応【JST・京大機械翻訳】

Mather Brodie; Dorr Bonnie J; Dalton Adam; de Beaumont William; Rambow Owen; Schmer-Galunder Sonja M.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202206820385103 整理番号：22P0307309

スタンスから関心へ:新しいタスクとドメインへの命題解析の適応【JST・京大機械翻訳】

From Stance to Concern: Adaptation of Propositional Analysis to New Tasks and Domains

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発行年： 2022年03月20日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月20日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ここでは,新しいタスクとドメインに対する命題解析(先述語対)の適応のための一般化パラダイムを提示した。説明表現を生成するために,姿勢(信念駆動感情)と懸念(モラルディメンション/命令によるトピック問題)の間の類似性を利用した。重要な貢献は,ドメイン依存の懸念タイプ(ドメイン当たり2~4時間)の抽出のための半自動資源構築と,ドメイン独立のモラルディメンションと内装値の抽出のための完全に自動的な手順の組み合わせである。語彙展開のための命題構造(意味的類似性)からの用語の選択(自動)選択は,強いベースラインレキシコンを超えた3レベルの粒度で新しいモラル次元辞書を生成する。エキスパート注釈者に基づくグランドトルース(GT)を開発し,GTに対する懸念検出出力を比較し,精度の10%損失だけで,ベースライン以上のリコールを231%改善した。F1は,ベースラインより66%の改善およびヒトパフォーマンスの97.8%をもたらした。著者らの語彙ベースのアプローチは,高価な人間労働とモデル構築を採用するアプローチを超える大きな節約をもたらす。コミュニティに新たに拡張されたモラル次元/価値レキシコン,注釈ガイドライン,およびGTを提供した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

自然語処理

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