一种从言语否定中揭示肯定解释的问题-答案驱动方法
计算与语言
2022-05-24 v1
摘要
本文探索一种问题-答案驱动方法，从言语否定(即否定线索在语法上修饰动词时)中揭示肯定解释。我们创建了一个由 4,472 个言语否定组成的新语料库，发现其中 67.1% 传达某事件实际发生。标注者为传达肯定解释的 3,001 个否定生成并回答了 7,277 个问题。我们首先将否定中揭示肯定解释的问题视为自然语言推理(NLI)分类任务。实验结果表明，用现有 NLI 语料库训练的最先进 transformers 不足以揭示肯定解释。然而我们也观察到，微调带来了微小改进。除 NLI 分类外，我们还探索了更实际的任务，即用 T5 transformer 直接从否定生成肯定解释。我们得出结论，生成任务仍具挑战性，因为 T5 大幅逊于人类。
引用
@article{arxiv.2205.11467,
title = {A Question-Answer Driven Approach to Reveal Affirmative Interpretations from Verbal Negations},
author = {Md Mosharaf Hossain and Luke Holman and Anusha Kakileti and Tiffany Iris Kao and Nathan Raul Brito and Aaron Abraham Mathews and Eduardo Blanco},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.11467},
year = {2022}
}
备注
Accepted at the Findings of NAACL 2022