A Computational Analysis of Vagueness in Revisions of Instructional Texts

要約

WikiHow は、さまざまなタスクに関する説明記事のオープン ドメイン リポジトリであり、ユーザーが修正することができます。
この論文では、リビジョンが行われる前と後の命令のペアごとのバージョンを抽出します。
改訂履歴のノイズの多いデータセットから開始して、指示があいまいなケースを含む編集を特に抽出して分析します。
以前の研究からペアごとのランキング タスクを採用し、既存のベースラインに対する改善を示すことにより、データ内の命令の 2 つのバージョンを区別するニューラル モデルの能力をさらに調査します。

要約(オリジナル)

WikiHow is an open-domain repository of instructional articles for a variety of tasks, which can be revised by users. In this paper, we extract pairwise versions of an instruction before and after a revision was made. Starting from a noisy dataset of revision histories, we specifically extract and analyze edits that involve cases of vagueness in instructions. We further investigate the ability of a neural model to distinguish between two versions of an instruction in our data by adopting a pairwise ranking task from previous work and showing improvements over existing baselines.

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