We present WiC-TSV, a new multi-domain evaluation benchmark for Word Sense Disambiguation. More specifically, we introduce a framework for Target Sense Verification of Words in Context which grounds its uniqueness in the formulation as a binary classification task thus being independent of external sense inventories, and the coverage of various domains. This makes the dataset highly flexible for the evaluation of a diverse set of models and systems in and across domains. WiC-TSV provides three different evaluation settings, depending on the input signals provided to the model. We set baseline performance on the dataset using state-of-the-art language models. Experimental results show that even though these models can perform decently on the task, there remains a gap between machine and human performance, especially in out-of-domain settings. WiC-TSV data is available at https://competitions.codalab.org/competitions/23683


翻译:我们提出了WIC-TSV,这是Word Sense Disambiguation的一个新的多域评价基准。更具体地说,我们引入了“对背景中的文字进行目标感知核查”的框架,该框架将它的独特性作为二进制分类任务的依据,从而独立于外部感知清单以及各个领域的覆盖范围。这使得数据集在评价不同领域和跨领域的各种模型和系统方面非常灵活。WIC-TSV提供三种不同的评价设置,视提供给模型的输入信号而定。我们使用最先进的语言模型为数据集设定了基线性能。实验结果显示,尽管这些模型能够很好地执行这项任务,但机器和人类业绩之间仍然存在差距,特别是在外部环境。WIC-TSV的数据可在https://compecers.codalab.org/competices/23683上查阅。

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