単語意味のリンキング：砂場外の曖昧性解消

Word Sense Linking: Disambiguating Outside the Sandbox

December 12, 2024

著者: Andrei Stefan Bejgu, Edoardo Barba, Luigi Procopio, Alberte Fernández-Castro, Roberto Navigli

cs.AI

要旨

単語意味の曖昧性解消（WSD）は、与えられた文脈内の単語を、可能な候補の中で最も適切な意味に関連付けるタスクです。このタスクは最近再び注目を集めており、システムが推定されるアノテーター間の合意を上回る性能を達成していますが、執筆時点では、下流の応用を見つけるのに苦労しています。私たちは、これの一因がWSDをプレーンテキストに適用する難しさにあると主張します。実際、標準的な定式化では、モデルは次の仮定のもとで作業します。a) 曖昧性を解消するためのすべてのスパンがすでに識別されている、およびb) 各スパンの可能な候補意味がすべて提供されているというものであり、いずれも決して自明ではない要件です。この研究では、入力テキストと参照意味インベントリが与えられた場合に、システムが曖昧性を解消するためのスパンを特定し、それらを最も適切な意味にリンクする新しいタスクである「単語意味リンキング（WSL）」を提案します。私たちは、このタスクのためのトランスフォーマーベースのアーキテクチャを提示し、その性能とWSDの前提を緩めてWSLにスケーリングされた最先端のシステムの性能を徹底的に評価します。私たちの研究が、語彙意味を下流の応用に容易に統合することを促進することを期待しています。

English

Word Sense Disambiguation (WSD) is the task of associating a word in a given context with its most suitable meaning among a set of possible candidates. While the task has recently witnessed renewed interest, with systems achieving performances above the estimated inter-annotator agreement, at the time of writing it still struggles to find downstream applications. We argue that one of the reasons behind this is the difficulty of applying WSD to plain text. Indeed, in the standard formulation, models work under the assumptions that a) all the spans to disambiguate have already been identified, and b) all the possible candidate senses of each span are provided, both of which are requirements that are far from trivial. In this work, we present a new task called Word Sense Linking (WSL) where, given an input text and a reference sense inventory, systems have to both identify which spans to disambiguate and then link them to their most suitable meaning.We put forward a transformer-based architecture for the task and thoroughly evaluate both its performance and those of state-of-the-art WSD systems scaled to WSL, iteratively relaxing the assumptions of WSD. We hope that our work will foster easier integration of lexical semantics into downstream applications.