ガイド連動クイズ · ハード レベル

共参照解決クイズ

言及の同一性、代名詞的照応、Winograd 推論、ダウンストリーム エラー、スパン ランキング、言語的手がかり、エンティティのリンク、バイアス評価をテストします。

関連するガイドパス相互参照の解像度
質問 1 の 8

When grouping Maria and she in Maria said she was tired, what identity relationship does coreference resolution investigate?

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クイズに答えると、答えと解説が表示されます。

  1. When grouping Maria and she in Maria said she was tired, what identity relationship does coreference resolution investigate?
    • Whether the two mentions refer to the same entity
    • Whether the passage must be translated first
    • Whether both words have the same spelling
    • Whether the sentence has exactly two punctuation marks
  2. Linking a pronoun to an earlier expression for the same referent is a familiar example of which relation?
    • Document-level sentiment classification
    • 画像のセグメンテーション
    • Pronominal anaphora
    • Alphabetical token sorting
  3. 「トロフィーは大きすぎたのでスーツケースに入りませんでした」という文が古典的なハードケース (Winograd スキーマ) なのはなぜですか?
    • スペルミスが含まれています
    • 代名詞がまったくありません
    • 受動態で書かれています
    • 「それ」が何を指すのかを判断するには、文法だけでなく現実世界の知識が必要です
  4. 要約や質問応答などのタスクにおいて、共参照の解決が重要なのはなぜですか?
    • テキストのフォントを大きくします
    • 単語がどのエンティティを参照しているかを間違えると、間違った出力や混乱を招く出力が発生します
    • コンピューターのハードドライブを高速化します
    • 詩にしか役に立たない
  5. How do influential span-ranking coreference models construct mention links?
    • By requiring all names to be alphabetically adjacent
    • By deleting every pronoun before analyzing identity
    • By scoring candidate mentions and potential earlier antecedents
    • By assigning every span the same database record
  6. Which information can provide cues for a coreference model without guaranteeing a correct link?
    • Mention distance, grammatical agreement, and contextual information
    • Text color alone
    • The speed at which the user typed
    • A requirement that occupation stereotypes determine gender
  7. What extra step distinguishes entity linking from grouping coreferent mentions inside a document?
    • Counting how many pronouns appear without resolving them
    • Associating a mention with a disambiguated external knowledge-base entry
    • Changing every mention to uppercase
    • Requiring every mention to be a different entity
  8. What does WinoBias examine through occupation-based, Winograd-style pronoun examples?
    • The screen resolution used to display occupations
    • A guarantee that every occupation has one gender
    • The file size of every trained model
    • Differences between pro-stereotypical and anti-stereotypical coreference performance