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논문/ACL

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ACL 2022, Findings) What does it take to bake a cake Abstract Anaphoric phenomena가 포함된 순서가 있는 텍스트는 NLP에서 많은 주목을 받지 못했다. 이 격차를 메우기 위해 두 가지 유형의 절차 텍스트, 요리 레시피 및 화학 특허의 텍스트 속성을 조사하고 레시피에서 anaphoric phenomena을 모델링하기 위해 화학 도메인에 대해 개발된 anaphora 주석 프레임워크를 일반화한다. 이 프레임워크를 적용하여 bridging 및 coreference relation으로 RecipeRef 말뭉치에 주석을 달았다. 화학 특허와의 비교를 통해 레시피에서 anaphora resolution의 복잡성을 보여준다. 우리는 화학 영역에서의 전이 학습이 조리법에서 anaphora 해결을 향상시키고 일반 절차 지식의 전이 가능성을 제안한다는 것..
ACL 2022) Retrieval-guided Counterfactual Generation for QA Abstract Deep NLP 모델은 input perturbation에 약한 모습을 보인다. 최근 연구는 counterfactual을 이용한 data augmentation이 이 약점을 개선한다고 한다. 그 중 해당 논문은 question answering(QA)에 대한 counterfactual 생성 작업에 초점을 맞췄다. 최소한의 사람의 감독으로 counterfactual 평가와 훈련 데이터 생성을 위해 Retrieve-Generate-Filter(RGF)를 개발했다. Open domain QA 프레임워크와 원래 작업 데이터에 대해 훈련된 질문 생성 모델을 사용하여 유창하고 의미론적으로 다양하며 자동으로 레이블이 지정된 counterfactual을 생성한다. RGF counterfactuals를 ..
ACL 2022) Composition Sampling for Diverse Conditional Generation Abstract 기존의 stochastic decoding strategies에 비해 더 높은 품질의 conditional generation을 위해 diverse outputs을 생성하는 간단하지만 효과적인 방법인 Composition Sampling을 제안합니다. 이 방법은 최근 제안된 plan-based neural generation model을 기반으로 하여 먼저 출력의 composition을 생성한 다음 입력과 이를 조건화하여 생성하도록 훈련되었다. 접근 방식은 먼저 entity 체인의 composition을 샘플링한 다음 beam search를 사용하여 이에 최상의 텍스트를 생성함으로써 텍스트 degenertation을 방지합니다. 인간 기반 평가와 함께 기존 및 새로 제안된 자동 메트릭을 ..
BioNLP 2022) Explainable Assessment of Healthcare Articles with QA Explainable Assessment of Healthcare Articles with QA Alodie Boissonnet1, Marzieh Saeidi2, Vassilis Plachouras2, Andreas Vlachos1,2 1Department of Computer Science, University of Cambridge 2Facebook AI, London {avmb2,av308}@cam.ac.uk, {marzieh,vplachouras,avlachos}@fb.com Abstract Proceedings of the BioNLP 2022 workshop, Dublin, Ireland, pages 1–9 May 26, 2022. ©2022 Association for Computationa..

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