PronounFlow: A Hybrid Approach for Calibrating Pronouns in Sentences

要約

本をめくったり、歌の歌詞を聞いたりすると、場合によっては、特に機械にとって意味の理解を妨げる可能性がある代名詞に遭遇するでしょう。
認知マシンを持つ役割が私たちの生活に浸透するにつれて、さまざまな課題の下で代名詞を解決するための多数のシステムが開発されてきました。
これと同様に、文中の代名詞を明確にできるシステムを持つことは、機械に人間のような常識と推論能力を与えるのに役立つと考えられています。
しかし、これらのシステムが現代英語で直面している問題の 1 つは、性代名詞が欠如していることであり、人々はこの問題全体を避けるために、男性、女性、または複数を使って代名詞を代用しようとします。
人類は、私たちが通常人々に対して留保している完全な意味でのシステムの構築を目指しているので、書かれた文章の中の代名詞、例えば複数形やエピセンの代名詞が性別が必ずしも知られていない不特定の実体を指す場合はどうなるでしょうか?
それは既存の共参照解決システムに余分な障壁を課すことになりませんか?
これらの質問に答えるために、両方の長所を利用する神経記号システムの実装を通じて、代名詞と実体を含むあらゆる英語文を読み取り、それらのどれが互いに結びついていないのかを識別するシステムである PronounFlow を採用しています。
そして、偏見を避けるためにどれを使用すべきかを提案します。
実施された実験では、PronounFlow が周囲の人類の集合的知識に基づいて文中の代名詞を代替するだけでなく、代名詞の曖昧さ回避プロセスを備えた共参照解決システムにも大幅に役立つことが示されています。

要約(オリジナル)

Flip through any book or listen to any song lyrics, and you will come across pronouns that, in certain cases, can hinder meaning comprehension, especially for machines. As the role of having cognitive machines becomes pervasive in our lives, numerous systems have been developed to resolve pronouns under various challenges. Commensurate with this, it is believed that having systems able to disambiguate pronouns in sentences will help towards the endowment of machines with commonsense and reasoning abilities like those found in humans. However, one problem these systems face with modern English is the lack of gender pronouns, where people try to alternate by using masculine, feminine, or plural to avoid the whole issue. Since humanity aims to the building of systems in the full-bodied sense we usually reserve for people, what happens when pronouns in written text, like plural or epicene ones, refer to unspecified entities whose gender is not necessarily known? Wouldn’t that put extra barriers to existing coreference resolution systems? Towards answering those questions, through the implementation of a neural-symbolic system that utilizes the best of both worlds, we are employing PronounFlow, a system that reads any English sentence with pronouns and entities, identifies which of them are not tied to each other, and makes suggestions on which to use to avoid biases. Undertaken experiments show that PronounFlow not only alternates pronouns in sentences based on the collective human knowledge around us but also considerably helps coreference resolution systems with the pronoun disambiguation process.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google