Expanding Paraphrase Lexicons by Exploiting Generalities
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Techniques for generating and recognizing paraphrases, i.e., semantically equivalent expressions, play an important role in a wide range of natural language processing tasks. In the last decade, the task of automatic acquisition of subsentential paraphrases, i.e., words and phrases with (approximately) the same meaning, has been drawing much attention in the research community. The core problem is to obtain paraphrases of high quality in large quantity. This article presents a method for tackling this issue by systematically expanding an initial seed lexicon made up of high-quality paraphrases. This involves automatically capturing morpho-semantic and syntactic generalizations within the lexicon and using them to leverage the power of large-scale monolingual data. Given an input set of paraphrases, our method starts by inducing paraphrase patterns that constitute generalizations over corresponding pairs of lexical variants, such as “amending” and “amendment,” in a fully empirical way. It then searches large-scale monolingual data for new paraphrases matching those patterns. The results of our experiments on English, French, and Japanese demonstrate that our method manages to expand seed lexicons by a large multiple. Human evaluation based on paraphrase substitution tests reveals that the automatically acquired paraphrases are also of high quality.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle