用于论证性话语单元识别的词汇语义族迁移学习
计算与语言
2022-10-25 v2
摘要
论证挖掘任务需要一系列从低到高复杂度的语言现象和常识知识。先前工作表明，预训练语言模型在应用迁移学习技术并构建于不同预训练目标时，对编码句法和语义语言现象高度有效。现有预训练语言模型在多大程度上涵盖论证挖掘任务的复杂性仍是一个问题。我们依靠实验来阐明从不同的词汇语义族获得的语言模型如何提升论证性话语单元识别任务的性能。实验结果表明迁移学习技术对该任务有益，且当前方法可能不足以从不同词汇语义族中利用常识知识。
引用
@article{arxiv.2209.02495,
title = {Transfer Learning of Lexical Semantic Families for Argumentative Discourse Units Identification},
author = {João Rodrigues and Ruben Branco and António Branco},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.02495},
year = {2022}
}