We study the influence of context on sentence acceptability. First we compare the acceptability ratings of sentences judged in isolation, with a relevant context, and with an irrelevant context. Our results show that context induces a cognitive load for humans, which compresses the distribution of ratings. Moreover, in relevant contexts we observe a discourse coherence effect which uniformly raises acceptability. Next, we test unidirectional and bidirectional language models in their ability to predict acceptability ratings. The bidirectional models show very promising results, with the best model achieving a new state-of-the-art for unsupervised acceptability prediction. The two sets of experiments provide insights into the cognitive aspects of sentence processing and central issues in the computational modelling of text and discourse.


翻译:我们研究上下文对判决可接受性的影响。首先,我们比较孤立、相关和不相关的判决的可接受性评级。我们的结果显示,背景给人类带来了认知负担,这压缩了评级的分布。此外,在相关情况下,我们观察了谈话一致性效应,这统一提高了可接受性。接下来,我们测试单向和双向语言模型,以它们预测可接受评级的能力。双向模型显示了非常有希望的结果,最佳模型为不受监督的可接受性预测提供了新的最新水平。两套实验为判决处理认知方面以及文本和谈话计算模型中的中心问题提供了深刻的见解。

0
下载
关闭预览

相关内容

Cognition:Cognition:International Journal of Cognitive Science Explanation:认知:国际认知科学杂志。 Publisher:Elsevier。 SIT: http://www.journals.elsevier.com/cognition/
Transformer文本分类代码
专知会员服务
117+阅读 · 2020年2月3日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
154+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
177+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
RoBERTa中文预训练模型:RoBERTa for Chinese
PaperWeekly
57+阅读 · 2019年9月16日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
21+阅读 · 2019年8月21日
How to Fine-Tune BERT for Text Classification?
Arxiv
13+阅读 · 2019年5月14日
QuAC : Question Answering in Context
Arxiv
4+阅读 · 2018年8月21日
VIP会员
相关资讯
RoBERTa中文预训练模型:RoBERTa for Chinese
PaperWeekly
57+阅读 · 2019年9月16日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员