WEKO3
アイテム
否定スコープ変換のソースコード
http://hdl.handle.net/2237/0002012357
http://hdl.handle.net/2237/00020123573e8b7d72-7e36-4c91-a85e-f1cb78e3b353
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
negation-scope-conversion.zip (1.7 MB)
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| アイテムタイプ | itemtype_data_ver1(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2025-04-09 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | Source Code for Negation Scope Conversion | |||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 否定スコープ変換のソースコード | |||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 作成者 |
吉田, 朝飛
× 吉田, 朝飛
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| 寄与者 | ||||||||||
| 寄与者タイプ | ContactPerson | |||||||||
| 姓名 | Matsubara Laboratory Department of Intelligent Systems Graduate School of Informatics Nagoya University Matsubara Laboratory Department of Intelligent Systems Graduate School of Informatics Nagoya University Furo-cho Chikusa-ku Nagoya 464-8601 Japan | |||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 姓名 | 名古屋大学大学院 情報学研究科 知能システム学専攻 松原研究室 〒464-8601 名古屋市千種区不老町名古屋大学大学院情報学研究科知能システム学専攻松原研究室 | |||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 寄与者 | ||||||||||
| 寄与者タイプ | DataManager | |||||||||
| 姓名 | 吉田, 朝飛 | |||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 姓名 | YOSHIDA, Asahi | |||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 寄与者 | ||||||||||
| 寄与者タイプ | HostingInstitution | |||||||||
| 姓名 | 名古屋大学 | |||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 姓名 | Nagoya University | |||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| アクセス権 | ||||||||||
| アクセス権 | open access | |||||||||
| アクセス権URI | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |||||||||
| 権利 | ||||||||||
| 権利情報Resource | https://opensource.org/licenses/MIT | |||||||||
| 権利情報 | MIT License | |||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | Informatics | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 情報通信 | |||||||||
| 内容記述 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||
| 内容記述 | 下記論文で提案している，否定スコープ変換手法を実装したソースコード --- Asahi Yoshida, Yoshihide Kato, and Shigeki Matsubara. 2024. Negation Scope Conversion: Towards a Unified Negation-Annotated Dataset. In Proceedings of the 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC-COLING 2024), pages 12359–12369, Torino, Italia. ELRA and ICCL. |
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| 言語 | ja | |||||||||
| 内容記述 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||
| 内容記述 | The source code for negation scope conversion that is proposed in the paper mentioned below. --- Asahi Yoshida, Yoshihide Kato, and Shigeki Matsubara. 2024. Negation Scope Conversion: Towards a Unified Negation-Annotated Dataset. In Proceedings of the 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC-COLING 2024), pages 12359–12369, Torino, Italia. ELRA and ICCL. |
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| 言語 | en | |||||||||
| 内容記述 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | Related paper Information: @inproceedings{yoshida-etal-2024-negation, title = "Negation Scope Conversion: Towards a Unified Negation-Annotated Dataset", author = "Yoshida, Asahi and Kato, Yoshihide and Matsubara, Shigeki", editor = "Calzolari, Nicoletta and Kan, Min-Yen and Hoste, Veronique and Lenci, Alessandro and Sakti, Sakriani and Xue, Nianwen", booktitle = "Proceedings of the 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC-COLING 2024)", month = may, year = "2024", address = "Torino, Italia", publisher = "ELRA and ICCL", url = "https://aclanthology.org/2024.lrec-main.1057/", pages = "12093--12099", abstract = "Negation scope resolution is the task that identifies the part of a sentence affected by the negation cue. The three major corpora used for this task, the BioScope corpus, the SFU review corpus and the Sherlock dataset, have different annotation schemes for negation scope. Due to the different annotations, the negation scope resolution models based on pre-trained language models (PLMs) perform worse when fine-tuned on the simply combined dataset consisting of the three corpora. To address this issue, we propose a method for automatically converting the scopes of BioScope and SFU to those of Sherlock and merge them into a unified dataset. To verify the effectiveness of the proposed method, we conducted experiments using the unified dataset for fine-tuning PLM-based models. The experimental results demonstrate that the performances of the models increase when fine-tuned on the unified dataset unlike the simply combined one. In the token-level metric, the model fine-tuned on the unified dataset archived the state-of-the-art performance on the Sherlock dataset." } |
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| 言語 | en | |||||||||
| 公開者 | ||||||||||
| 公開者 | 名古屋大学 | |||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | eng | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプresource | http://purl.org/coar/resource_type/c_ddb1 | |||||||||
| 資源タイプ | dataset | |||||||||
| 関連情報 | ||||||||||
| 関連タイプ | isReferencedBy | |||||||||
| 識別子タイプ | URI | |||||||||
| 関連識別子 | https://aclanthology.org/2024.lrec-main.1057/ | |||||||||
| 助成情報 | ||||||||||
| 識別子タイプ | Crossref Funder | |||||||||
| 助成機関識別子 | https://doi.org/10.13039/501100001691 | |||||||||
| 助成機関名 | 日本学術振興会 | |||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 研究課題番号 | 22K12148 | |||||||||
| 研究課題番号URI | https://kaken.nii.ac.jp/ja/grant/KAKENHI-PROJECT-22K12148/ | |||||||||
| 研究課題名 | 構文論に基づく自然言語推論システムの開発 | |||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 書誌情報 |
発行日 2025-03-09 |
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