مقاييس التقييم التلقائية المستندة إلى المرجعية محدودة بشكل ملحوظ ل NLG بسبب عدم قدرتها على التقاط مجموعة كاملة من النواتج المحتملة.نحن ندرس بديلا للإشارة: تقييم كفاية الرسوم البيانية من جمل اللغة الإنجليزية التي تم إنشاؤها من الرسوم البيانية التمثيل المعنى التجريدي (AMR) عن طريق التحليل في عمرو ومقارنة التحليل مباشرة إلى المدخلات.نجد أن الأخطاء التي أدخلتها تحليل عمرو التلقائي تقيص بشكل كبير من فعالية هذا النهج، ولكن دراسة تحرير يدوية تشير إلى أنه نظرا لأن التحليل يحسن، فإن التقييم القائم على التحلل يحتوي على إمكانية تفوق معظم المقاييس المرجعية.
Reference-based automatic evaluation metrics are notoriously limited for NLG due to their inability to fully capture the range of possible outputs. We examine a referenceless alternative: evaluating the adequacy of English sentences generated from Abstract Meaning Representation (AMR) graphs by parsing into AMR and comparing the parse directly to the input. We find that the errors introduced by automatic AMR parsing substantially limit the effectiveness of this approach, but a manual editing study indicates that as parsing improves, parsing-based evaluation has the potential to outperform most reference-based metrics.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
تفتقر إلى البيانات المشروحة غير المشروح بين الإنسان هي تحدي رئيسي واحد لتحليل تمثيل المعنى التجريدي (AMR). لتخفيف هذه المشكلة، عادة ما تستخدم الأعمال السابقة البيانات الفضية أو نماذج اللغة المدربة مسبقا. على وجه الخصوص. ومع ذلك، فإنه يجعل فك تشفير أب
وقد ركز العمل الحديث على الجيل العام متعدد اللغات من AMR إلى النص بشكل حصري على استراتيجيات تكبير البيانات التي تستخدم AMR الفضي.ومع ذلك، فإن هذا يفترض جودة عالية من الأمراض العامية التي تم إنشاؤها، مما يحتمل على الحد من قابلية النقل إلى المهمة المست
تقدم هذه الورقة طريقة تلخيص عالمية لتعليقات الرياضة الحية التي لدينا ملخص مكتوب بشري متاح.تستند هذه الطريقة إلى ملخص مولد عصبي.يتم تقييد كمية البيانات المتاحة للتدريب مقارنة بالشريعة المستخدمة عادة من قبل الملخصات العصبية.نقترح لمساعدة الملخص على الت
في تحليل التمثيل المعني المتبادل التجريدي (AMR)، يقوم الباحثون بتطوير النماذج التي تمارس طرزها من لغات مختلفة على الأمراض الأمريكية لالتقاط هياكلها الدلالية الأساسية: بالنظر إلى عقوبة بأي لغة، نهدف إلى التقاط المحتوى الدلالي الأساسي من خلال المفاهيم
AMR (تمثيل المعنى التجريدي) و EDS (هياكل التبعية الابتدائية) هي تمثيلين لمعنى شعبيتين في NLP / NLU.AMR أكثر مجردة ومفاهيمية، في حين أن EDS هو أعلى مستوى منخفض، أقرب إلى الهياكل المعجمية للجمل المحددة.وبالتالي ليس من المستغرب أن تحليل EDS أسهل من تحلي