VÍTA, Martin a Jakub KLÍMEK. Exploiting Open IE for Deriving Multiple Premises Entailment Corpus. Online. In Galia Angelova, Ruslan Mitkov, Ivelina Nikolova, Irina Temnikova. Proceedings of Recent Advances in Natural Language Processing. Varna: 2019, 2019, s. 1257-1264. ISBN 978-954-452-055-7. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.26615/978-954-452-056-4_144.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Exploiting Open IE for Deriving Multiple Premises Entailment Corpus
Autoři VÍTA, Martin (203 Česká republika, garant, domácí) a Jakub KLÍMEK.
Vydání Varna, Proceedings of Recent Advances in Natural Language Processing, od s. 1257-1264, 8 s. 2019.
Nakladatel 2019
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Rumunsko
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání elektronická verze "online"
WWW Plný text sborníku
Kód RIV RIV/00216224:14330/19:00110584
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-954-452-055-7
ISSN 2603-2813
Doi http://dx.doi.org/10.26615/978-954-452-056-4_144
Klíčová slova anglicky NLI; textual entailment; multiple premises entailment; open information extraction
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D., učo 3880. Změněno: 11. 5. 2020 07:12.
Anotace
Natural language inference (NLI) is a key part of natural language understanding. The NLI task is defined as a decision problem whether a given sentence -- hypothesis -- can be inferred from a given text. Typically, we deal with a text consisting of just a single premise/single sentence, which is called a single premise entailment (SPE) task. Recently, a derived task of NLI from multiple premises (MPE) was introduced together with the first annotated corpus and corresponding several strong baselines. Nevertheless, the further development in MPE field requires accessibility of huge amounts of annotated data. In this paper we introduce a novel method for rapid deriving of MPE corpora from an existing NLI (SPE) annotated data that does not require any additional annotation work. This proposed approach is based on using an open information extraction system. We demonstrate the application of the method on a well known SNLI corpus. Over the obtained corpus, we provide the first evaluations as well as we state a strong baseline.
Návaznosti
MUNI/A/1018/2018, interní kód MUNázev: Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace VIII.
Investor: Masarykova univerzita, Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace VIII., DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
VytisknoutZobrazeno: 12. 10. 2024 04:51