Superlatives in Context: Modeling the Implicit Semantics of Superlatives

要約

最上級は、最大/最小のプロパティを持つ要素を選び出すために使用されます。
意味的には、最上級はセットの比較を実行します。つまり、何か (またはいくつかの物) がセットの min/max プロパティを持っています。
そのため、最上級は暗黙の現象や談話の制限を研究するのに理想的な現象を提供します。
この比較セットは明示的に定義されていないことがよくありますが、その (暗黙の) 制限は、その表現が登場する談話文脈から推測できます。この研究では、最上級の意味論に関する広範な計算研究を提供します。
私たちは、広範なアノテーションスキーマを導出できる最上級のセマンティクスの統一されたアカウントを提案します。
この統一スキーマを使用して、最上級とその意味解釈のマルチドメイン データセットに注釈を付けました。
私たちは、談話の文脈が一連の解釈をどのように制限するかを分析することにより、暗黙的または曖昧な最上級表現の解釈に特に焦点を当てます。
次に、一連の実験で、コンテキストの有無にかかわらず、予測される最上級のセマンティクスのバリエーションでモデルがどの程度うまく機能するかを分析します。
我々は、文脈における最上級のきめ細かい意味論が、GPT-4 を含む現代のモデルにとって困難である可能性があることを示します。

要約(オリジナル)

Superlatives are used to single out elements with a maximal/minimal property. Semantically, superlatives perform a set comparison: something (or some things) has the min/max property out of a set. As such, superlatives provide an ideal phenomenon for studying implicit phenomena and discourse restrictions. While this comparison set is often not explicitly defined, its (implicit) restrictions can be inferred from the discourse context the expression appears in. In this work we provide an extensive computational study on the semantics of superlatives. We propose a unified account of superlative semantics which allows us to derive a broad-coverage annotation schema. Using this unified schema we annotated a multi-domain dataset of superlatives and their semantic interpretations. We specifically focus on interpreting implicit or ambiguous superlative expressions, by analyzing how the discourse context restricts the set of interpretations. In a set of experiments we then analyze how well models perform at variations of predicting superlative semantics, with and without context. We show that the fine-grained semantics of superlatives in context can be challenging for contemporary models, including GPT-4.

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