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Titel: Exploiting Knowledge about Discourse Relations for Implicit Discourse Relation Classification
VerfasserIn: Varghese, Nobel
Yung, Frances Pikyu
Anuranjana, Kaveri
Demberg, Vera
HerausgeberIn: Strube, Michael
Sprache: Englisch
Titel: 4th Workshop on Computational Approaches to Discourse - proceedings of the workshop : July 13-14, 2023 : CODI 2023
Seiten: 99-105
Verlag/Plattform: ACL
Erscheinungsjahr: 2023
Erscheinungsort: Stroudsburg, PA
Konferenzort: Toronto, Canada
DDC-Sachgruppe: 004 Informatik
400 Sprache, Linguistik
Dokumenttyp: Konferenzbeitrag (in einem Konferenzband / InProceedings erschienener Beitrag)
Abstract: In discourse relation recognition, the classification labels are typically represented as one-hot vectors. However, the categories are in fact not all independent of one another on the contrary, there are several frameworks that describe the labels’ similarities (by e.g. sorting them into a hierarchy or describing them interms of features (Sanders et al., 2021)). Recently, several methods for representing the similarities between labels have been proposed (Zhang et al., 2018; Wang et al., 2018; Xiong et al., 2021). We here explore and extend the Label Confusion Model (Guo et al., 2021) for learning a representation for discourse relation labels. We explore alternative ways of informing the model about the similarities between relations, by representing relations in terms of their names (and parent category), their typical markers, or in terms of CCR features that describe the relations. Experimental results show that exploiting label similarity improves classification results.
DOI der Erstveröffentlichung: 10.18653/v1/2023.codi-1.13
URL der Erstveröffentlichung: https://aclanthology.org/2023.codi-1.13/
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291--ds-422605
hdl:20.500.11880/37941
http://dx.doi.org/10.22028/D291-42260
ISBN: 978-1-959429-89-0
Datum des Eintrags: 24-Jun-2024
Fakultät: MI - Fakultät für Mathematik und Informatik
Fachrichtung: MI - Informatik
Professur: MI - Prof. Dr. Vera Demberg
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

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