QA discourse - Discourse relations as QA pairs: Representation, crowdsourcing and baselines

Valentina Pyatkin, Ayal Klein, Reut Tsarfaty, Ido Dagan

פרסום מחקרי: פרק בספר / בדוח / בכנספרסום בספר כנסביקורת עמיתים

תקציר

Discourse relations describe how two propositions relate to one another, and identifying them automatically is an integral part of natural language understanding. However, annotating discourse relations typically requires expert annotators. Recently, different semantic aspects of a sentence have been represented and crowd-sourced via question-and-answer (QA) pairs. This paper proposes a novel representation of discourse relations as QA pairs, which in turn allows us to crowd-source wide-coverage data annotated with discourse relations, via an intuitively appealing interface for composing such questions and answers. Based on our proposed representation, we collect a novel and wide-coverage QADiscourse dataset, and present baseline algorithms for predicting QADiscourse relations.

שפה מקוריתאנגלית
כותר פרסום המארחEMNLP 2020 - 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, Proceedings of the Conference
מוציא לאורAssociation for Computational Linguistics (ACL)
עמודים2804-2819
מספר עמודים16
מסת"ב (אלקטרוני)9781952148606
סטטוס פרסוםפורסם - 2020
פורסם באופן חיצוניכן
אירוע2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, EMNLP 2020 - Virtual, Online
משך הזמן: 16 נוב׳ 202020 נוב׳ 2020

סדרות פרסומים

שםEMNLP 2020 - 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, Proceedings of the Conference

כנס

כנס2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, EMNLP 2020
עירVirtual, Online
תקופה16/11/2020/11/20

הערה ביבליוגרפית

Publisher Copyright:
© 2020 Association for Computational Linguistics

טביעת אצבע

להלן מוצגים תחומי המחקר של הפרסום 'QA discourse - Discourse relations as QA pairs: Representation, crowdsourcing and baselines'. יחד הם יוצרים טביעת אצבע ייחודית.

פורמט ציטוט ביבליוגרפי