神经指称形式选择器能学到什么？
计算与语言
2021-08-17 v1
摘要
尽管取得了令人鼓舞的结果，神经指称表达生成模型常被认为缺乏透明性。我们探查了神经指称形式选择（RFS）模型，以探明最先进的 RFS 模型在多大程度上学习并捕获了影响指称表达形式的语言特征。8 项探查任务的结果表明，所有定义的特征都在一定程度上被学习到。与指称状态和句法位置相关的探查任务表现最高。旨在预测句子层面之外的语篇结构属性的探查模型表现最低。
引用
@article{arxiv.2108.06806,
title = {What can Neural Referential Form Selectors Learn?},
author = {Guanyi Chen and Fahime Same and Kees van Deemter},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.06806},
year = {2021}
}
备注
Long paper accepted at INLG 2021