May, 2017

联合词性标注和基于图结构的依存句法分析的新型神经网络模型

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TL;DR本研究提出了一种新型的神经网络模型，该模型可以同时学习 POS 标记和基于图的依赖解析。该模型使用双向 LSTM 来学习两个任务共享的特征表示，从而解决了特征工程问题。该模型在 19 种语言的通用依赖关系项目上进行了广泛的实验，结果表明我们的模型优于基于神经网络的最新关于 POS 标记和基于转移的依赖解析的程序，从而取得了新的最优性能。
neural networkpos taggingdependency parsinglstmuniversal dependencies
发现论文，激发创造
  • 联合词性标注和依存关系分析的改进神经网络模型

    本文提出了一种新的神经网络模型，用于联合部分词性标注和依赖解析，将 BiLSTM 标记组件结合到 BIST 依赖解析器中，可对英语 Penn 语料库进行联合学习，模型在 LUS 和 UAS 评分上分别达到 94.51% 和 92.87%，并在多个评测数据集上都取得了最佳表现。

    Jul, 2018

  • 基于转移的神经网络联合词性标注和依存句法分析

    本文提出了使用基于转移的神经网络联合进行词性标注和依存分析的方法，实现了标签冲突、移位 / 归约冲突和标记冲突的解决。实验表明，我们的方法在各种自然语言的联合词性标注和依存分析方面明显优于之前的方法。

    Apr, 2017

  • 越南语词汇分割、词性标注和依存句法分析的神经联合模型

    本文提出了一个新的多任务学习模型，用于联合越南语词语分割、词性标注和依存句法分析，并在越南基准数据集上进行了实验，结果表明本模型具有最先进或竞争性的表现。

    Dec, 2018

  • 语义依存分析的深度多任务学习

    本文介绍了一种基于深度学习的语义依存图形式分析系统，该系统采用效率高且几乎拓扑结构简单的推理方法，通过组合双向 - LSTM 和多层感知机，能够在不使用手工特征或语法的情况下显著提高语义依存分析的技术水平。作者还对多任务学习策略进行了研究，并获得了新的技术成果。

    Apr, 2017

  • 基于神经网络的端到端图形式 TAG 解析

    本文介绍了基于图形的 Tree Adjoining Grammar (TAG) 解析器，并使用 BiLSTMs、Highway 连接和字符级 CNNs 来实现，该解析器在全局推理和特征表示方面具有先进性，在短语结构随从词性标注和解析方面性能显著优于以往的结果，并且在解析评估和无界依赖恢复方面实现了最先进的性能。

    Apr, 2018

  • 使用双向 LSTM 特征表示进行简单准确的依存句法分析

    使用双向 LSTM 神经网络构建特征向量，在依存句法分析中实现最新的结果。

    Mar, 2016

  • 联合中文分词和依存句法分析的基于图的模型

    本文提出了一种基于图形的模型来集成中文分词和依赖分析，相较于之前基于转移的联合模型，我们的模型更简洁，从而在中文分词和依赖分析方面取得了更好的性能，并且当结合 BERT 时，我们的模型可以显著减少联合模型和基于黄金分割词的模型之间的性能差距。

    Apr, 2019

  • 一次性读取、标记和解析，或完全神经依存句法分析

    用单个深度神经网络实现的依赖关系解析器，无需词性标注即可直接生成依存关系及其标签，经过多任务学习和适当的正则化和额外监督训练，在没有语言特征的情况下，在斯拉夫语 UD 树库中表现为最高准确性。

    Sep, 2016

  • 从零开始的通用依存句法分析

    该论文介绍了 Stanford 的 CoNLL 2018 UD 共享任务中的系统，这是一个完整的神经管道系统，可以将原始文本作为输入，并执行共享任务所需的所有任务，从分词和句子分割到词性标注和依赖关系解析，并通过广泛的消融研究展示了不同的模型组件的有效性。

    Jan, 2019

  • 源端潜在图解析的神经机器翻译

    该论文提出了一种新颖的神经机器翻译模型，可联合学习句子的翻译和源端的潜在图表示，通过端到端模型优化句子的潜在图解析器，实现了目标翻译优化，并在标准的英日翻译数据集上显著优于以前的最佳模型。

    Feb, 2017