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Event2Mind: Commonsense Inference on Events, Intents, and Reactions Hannah Rashkin, Maarten Sap, Emily Allaway, Noah A. Smith, Yejin Choi
文章で表現されたEvent(ex: PersonX cooks thanksgiving dinner)から明示されていない登場人物のintentやreactionを推定するためのデータセット
commonsenseの推定にフォーカスしたデータセットであるところ
Commonsenseの推定タスク向けのデータセット Eventの文章と登場人物のintent、reactionがセットになったデータ データはブログなどから収集し、前処理をして、それをAMTでintent,reactionのアノテーションを行った。
基本的なベースラインとしてテキストのEncoderとDecoderの方式をいくつか用意して組み合わせてCross-EntropyとRecall@10で比較。
モデルを検証すると、登場人物の性別によって出力する意図にバイアスがのってしまう
Ordinal Common-sense Inference Sheng Zhang, Rachel Rudinger, Kevin Duh, Benjamin Van Durme
Acquiring knowledge of affective events from blogs using label propagation Haibo Ding and Ellen Riloff
第10回最先端NLP勉強会での資料 http://www.cl.ecei.tohoku.ac.jp/~naoya-i/resources/180803_saisentannlp.pdf
ymym3412
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5 years ago ymym3412
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5 years ago
0. 論文
Event2Mind: Commonsense Inference on Events, Intents, and Reactions Hannah Rashkin, Maarten Sap, Emily Allaway, Noah A. Smith, Yejin Choi
1. どんなもの？
文章で表現されたEvent(ex: PersonX cooks thanksgiving dinner)から明示されていない登場人物のintentやreactionを推定するためのデータセット
2. 先行研究と比べてどこがすごい？
commonsenseの推定にフォーカスしたデータセットであるところ
3. 技術や手法のキモはどこ？
Commonsenseの推定タスク向けのデータセット Eventの文章と登場人物のintent、reactionがセットになったデータ データはブログなどから収集し、前処理をして、それをAMTでintent,reactionのアノテーションを行った。
4. どうやって有効だと検証した？
基本的なベースラインとしてテキストのEncoderとDecoderの方式をいくつか用意して組み合わせてCross-EntropyとRecall@10で比較。
5. 議論はある？
モデルを検証すると、登場人物の性別によって出力する意図にバイアスがのってしまう
6. 次に読むべき論文は？
Ordinal Common-sense Inference Sheng Zhang, Rachel Rudinger, Kevin Duh, Benjamin Van Durme
Acquiring knowledge of affective events from blogs using label propagation Haibo Ding and Ellen Riloff