Contextualized context2vec

Kazuki Ashihara, Yuki Arase, Tomoyuki Kajiwara, Satoru Uchida

研究成果: Chapter in Book/Report/Conference proceedingConference contribution

抄録

Lexical substitution ranks substitution candi- dates from the viewpoint of paraphrasability for a target word in a given sentence. There are two major approaches for lexical substitu- tion: (1) generating contextualized word em- beddings by assigning multiple embeddings to one word and (2) generating context embed- dings using the sentence. Herein we propose a method that combines these two approaches to contextualize word embeddings for lexi- cal substitution. Experiments demonstrate that our method outperforms the current state-of- the-art method. We also create CEFR-LP, a new evaluation dataset for the lexical substi- tution task. It has a wider coverage of sub- stitution candidates than previous datasets and assigns English proficiency levels to all target words and substitution candidates.

本文言語英語
ホスト出版物のタイトルW-NUT@EMNLP 2019 - 5th Workshop on Noisy User-Generated Text, Proceedings
出版社Association for Computational Linguistics (ACL)
ページ397-406
ページ数10
ISBN(電子版)9781950737840
出版ステータス出版済み - 2019
イベント5th Workshop on Noisy User-Generated Text, W-NUT@EMNLP 2019 - Hong Kong, 中国
継続期間: 11 4 2019 → …

出版物シリーズ

名前W-NUT@EMNLP 2019 - 5th Workshop on Noisy User-Generated Text, Proceedings

会議

会議5th Workshop on Noisy User-Generated Text, W-NUT@EMNLP 2019
国/地域中国
CityHong Kong
Period11/4/19 → …

All Science Journal Classification (ASJC) codes

  • 情報システム
  • コンピュータ サイエンスの応用
  • 計算理論と計算数学

フィンガープリント

「Contextualized context2vec」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。

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