文献紹介 / A Probabilistic Annotation Model for Crowdsourcing Coreference

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1. A Probabilistic Annotation Model for Crowdsourcing Coreference 文献紹介 2020/2/3 長岡技術科学大学 自然言語処理研究室 吉澤 亜斗武
2. Abstract ・クラウドソーシングで注釈がつけられた共参照の データセットのためのモデルを提案 ・質の異なるアノテーターをシュミレーションして データを生成 ・提案モデルはアノテーターの質を考慮し、 従来のモデルのF1値を上回った。 2
3. 1. Introduction ・共参照の問題は談話エンティティなどで非常に重要 ・現在、ONTONOTESを基とした中規模データセット CONLL2012-dataset を使うのがほとんど ・しかし適用できない言語やドメインが多くあり、アノテート されたデータセットが求められるが、専門家だけでは データサイズに限界がある 3
4. 1. Introduction ・そこでクラウドソーシングが求められるが、照応の集約が 上手く行かないことが多い。 ・従来は単純な多数決がとられてきたが、近年になって効率的な 集約方法への研究が行われつつある。 ・クラウドソースの照応注釈を集約する言及ペアベースの 確率モデルを提案 4
5. 2. A Mention-Pair Model of Annotation 5
6. 2.1 Parameter Estimation 6 ELBO最大化：Coordinate AscentVariational Inference (CAVI)
7. 3.1.1 Crowdsourced Data 7 Phrase Detectives 1.0 ・クラウドソーシングでアノテーション ・談話の新・旧（先行詞）など５つのマーク ・45文書、6000マーク →トレーニングに向かかない → CONLL-2012 dataset からデータを作る
8. 3.1.2 Synthetic Data 8 アノテーターをシミュレーションとして訓練データを生成 精度が0.2から0.9のアノテーターが混在するようにする ・Uniform：一様に誤りを生じさせる。 ・Sparse：局所的に誤りを生じさせる。
9. 3.1.2 Synthetic Data 9 ・Synthetic profiles ５つの精度が異なるプロファイル（ラベル）をつける 専門家と一般の人が混ざっている状況を再現 ・Phrase Detectives inspired profiles Phrase Detectiveの中で信頼度が一定以上のプロファイルを 適用。
10. 3.2 Evaluation 1: Mention Pair Accuracy 10
11. 3.3 Evaluation 2: Silver Chain Quality 11
12. 6 Conclusion 12 ・クラウドソーシングされた照応注釈を集約するための 確率モデルベースを導入し、推定ペア、 相互参照チェーンの品質について実験をおこなった。 ・多数決で決める従来のモデルよりも優れていることを 示した。