Funzac 在 CoMeDi 共享任务中的应用：从词语语境视角建模注释者不一致性
计算与语言
2025-01-27 v1
摘要
本文评估了在词语语境任务（Word-in-Context, WiC）中注释者不一致性，探讨了语境意义与不一致性之间的关系作为 CoMeDi 共享任务竞赛的一部分。虽然 prior 研究通过分析单句输入中的注释者属性来建模不一致性，但本共享任务整合了 WiC 以弥合句子级语义表征与注释者判断变异性之间的差距。我们描述了为共享任务开发的三种不同方法，包括一种特征丰富化方法，将拼接、元素级差异、乘积和余弦相似度、欧几里得距离和曼哈顿距离组合，以扩展语境嵌入表征；以及通过 Adapter 块实现的转换以获得语境嵌入的任务特定表征；以及不同复杂度的分类器，包括集成方法。我们方法的比较表明，包含丰富特征和任务特定特征的方法性能提升。虽然本方法在子任务 1（OGWiC）中性能不及最佳系统，但在子任务 2（DisWiC）中与官方评估结果相当。
关键词
引用
@article{arxiv.2501.14617,
title = {Funzac at CoMeDi Shared Task: Modeling Annotator Disagreement from Word-In-Context Perspectives},
author = {Olufunke O. Sarumi and Charles Welch and Lucie Flek and Jörg Schlötterer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.14617},
year = {2025}
}
备注
Accepted to CoMeDi Shared Task at COLING 2025