Graph-based Local Coherence Modeling, Guinaudeau+, ACL'13

[AkihikoWatanabe]

https://aclanthology.org/P13-1010/

[AkihikoWatanabe]

We propose a computationally efficient graph-based approach for local coherence modeling. We evaluate our system on three tasks: sentence ordering, summary coherence rating and readability assessment. The performance is comparable to entity grid based approaches though these rely on a computationally expensive training phase and face data sparsity problems.

Translation (by gpt-3.5-turbo)

• 私たちは、局所的な結束性モデリングのための計算効率の高いグラフベースのアプローチを提案します。私たちは、文の順序付け、要約の結束性評価、読みやすさの評価という3つのタスクでシステムを評価しました。性能は、エンティティグリッドベースのアプローチと比較しても同等であり、これらは計算コストの高いトレーニングフェーズに依存し、データのまばらさの問題に直面しています。

Summary (by gpt-3.5-turbo)

• 私たちは、グラフベースのアプローチを提案し、文の順序付け、要約の結束性評価、読みやすさの評価の3つのタスクでシステムを評価しました。このアプローチは、エンティティグリッドベースのアプローチと同等の性能を持ち、計算コストの高いトレーニングフェーズやデータのまばらさの問題にも対処できます。