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释义与参照:同一枚硬币的两面(CS.CL)

我们研究了两种不同的NLP任务之间的潜在协同作用,这两种任务都面临词汇变异性:识别谓词释义和事件共引用解析。首先,我们使用来自事件共参考数据集的注释作为远程监控,对启发式提取的谓词释义进行重新评分。新的评分方法比原来的评分方法平均精度提高了18分以上。然后,我们使用相同的重新排序特性作为最先进的事件共引用解析模型的额外输入,这对模型的性能产生了适度但一致的改进。结果表明了一个有希望的方向,即利用每个任务的数据和模型使另一个任务受益。

原文题目:Paraphrasing vs Coreferring: Two Sides of the Same Coin

原文:We study the potential synergy between two different NLP tasks, both confronting lexical variability: identifying predicate paraphrases and event coreference resolution. First, we used annotations from an event coreference dataset as distant supervision to re-score heuristically-extracted predicate paraphrases. The new scoring gained more than 18 points in average precision upon their ranking by the original scoring method. Then, we used the same re-ranking features as additional inputs to a state-of-the-art event coreference resolution model, which yielded modest but consistent improvements to the model's performance. The results suggest a promising direction to leverage data and models for each of the tasks to the benefit of the other.

原文作者:Yehudit Meged, Avi Caciularu, Vered Shwartz, Ido Dagan

原文地址:https://arxiv.org/abs/2004.14979

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