Incremental Natural Language Processing: Challenges, Strategies, and Evaluation
| URN | urn:nbn:de:gbv:18-228-7-2411 |
|---|---|
| URL | http://edoc.sub.uni-hamburg.de/informatik/volltexte/2018/241/ |
| Dokumentart: | InProceedings (Aufsatz / Paper einer Konferenz etc.) |
| Institut: | Fachbereich Informatik |
| Sprache: | Deutsch |
| Erstellungsjahr: | 2018 |
| Publikationsdatum: | 18.06.2018 |
| Originalveröffentlichung: | Proceedings of COLING - 27th International Conference on Computational Linguistics (2018) |
| Freie Schlagwörter (Englisch): | incrementality , natural language processing , machine translation , parsing , natural language generation , speech recognition , survey |
| DDC-Sachgruppe: | Informatik |
| BK - Klassifikation: | 54.75 |
Kurzfassung auf Englisch:
Incrementality is ubiquitous in human-human interaction and beneficial for human-computer interaction. It has been a topic of research in different parts of the NLP community, mostly with focus on the specific topic at hand even though incremental systems have to deal with similar challenges regardless of domain. In this survey, I consolidate and categorize the approaches, identifying similarities and differences in the computation and data, and show trade-offs that have to be considered. A focus lies on evaluating incremental systems because the standard metrics often fail to capture the incremental properties of a system and coming up with a suitable evaluation scheme is non-trivial.
Kurzfassung auf Deutsch:
Inkrementalität ist allgegenwärtig in Mensch-Mensch-Interaktiton und hilfreich für Mensch-Computer-Interaktion. In verschiedenen Teilen der NLP-Community wird an Inkrementalität geforscht, zumeist fokussiert auf eine konkrete Aufgabe, obwohl sich inkrementellen Systemen domänenübergreifend ähnliche Herausforderungen stellen. In diesem Überblick trage ich Ansätze zusammen, kategorisiere sie und stelle Ähnlichkeiten und Unterschiede in Berechnung und Daten sowie nötige Abwägungen vor. Ein Fokus liegt auf der Evaluierung inkrementeller Systeme, da Standardmetriken of nicht in der Lage sind, die inkrementellen Eigenschaften eines Systems einzufangen und passende Evaluationsschemata zu entwickeln nicht einfach ist.
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