CoRec: An Easy Approach for Coordination Recognition

要約

この論文では、調整認識タスクの課題を観察し、それに対処します。
既存の方法のほとんどは、構文パーサーに依存して文内のコーディネーターを識別し、調整境界を検出します。
ただし、最先端の構文パーサーは速度が遅く、特に長く複雑な文の場合はエラーが発生します。
問題をより適切に解決するために、パイプライン モデル COordination RECognizer (CoRec) を提案します。
これは、コーディネータ識別子と結合境界検出器の 2 つのコンポーネントで構成されます。
さまざまなドメインのデータセットに関する実験結果は、提案された方法の有効性と効率性を示しています。
さらなる実験では、CoRec が下流のタスクにプラスの影響を与え、最先端の Open IE モデルの歩留まりが向上することが示されました。

要約(オリジナル)

In this paper, we observe and address the challenges of the coordination recognition task. Most existing methods rely on syntactic parsers to identify the coordinators in a sentence and detect the coordination boundaries. However, state-of-the-art syntactic parsers are slow and suffer from errors, especially for long and complicated sentences. To better solve the problems, we propose a pipeline model COordination RECognizer (CoRec). It consists of two components: coordinator identifier and conjunct boundary detector. The experimental results on datasets from various domains demonstrate the effectiveness and efficiency of the proposed method. Further experiments show that CoRec positively impacts downstream tasks, improving the yield of state-of-the-art Open IE models.

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