ACLMay, 2017

新加坡口语英语的通用依赖解析

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TL;DR本研究使用神经叠加的方法，在 Universal Dependencies 方案下构建了 Singlish 依赖树库，并将英语语法知识整合到最新的 Singlish 依赖分析器中，结果显示英语知识可以减少 25% 的错误率，使分析器的准确度为 84.47%。我们是首次在低资源语言上使用神经叠加来改善跨语言依赖解析。我们会将我们的注释和分析器提供给进一步的研究。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 基于数据的儿童 - 家长互动解析评估

    本研究提出了一个语法依存树库，用于儿童自然语言的注释和研究，分析了写作和口语之间的语言特征并探讨了儿童语言发展与句法分析器性能的关系。

    Sep, 2022

  • 越南依赖解析的实证研究

    本文比较了不同的依赖关系解析器对于越南语的表现，实验结果显示基于神经网络的解析器显著优于传统解析器，在标注和未标注附着得分上分别达到了 73.53% 和 80.66%，是目前公布的越南语最高的解析得分。

    Nov, 2016

  • 学习者英语的通用依存关系

    TLE 是第一个提供公开的英语为第二语言的句法树库，它为来自剑桥英语第一证书（FCE）语料库的 5,124 个句子提供了手动注释的 POS 标签和通用依赖（UD）树。该树库可用于支持广泛的第二语言习得领域和自动处理不流畅语言的计算机研究。

    May, 2016

  • Hindi-English 混合语的通用依存句法分析

    本文研究代码切换数据的句法分析，提出了规范化和反回译模型的解码过程，以及利用词性标注和句法树注释的神经堆叠模型。结果显示，我们的神经叠加分析器比增强分析模型优越 1.5％LAS 点，并且我们的解码过程比第一个最佳规范化和 / 或反回译提高了 3.8％LAS 点。

    Apr, 2018

  • 爪哇语依存分析的跨语言迁移学习

    本研究旨在评估迁移学习在增强爪哇语的依存解析中的功效。使用了包括爪哇语在内的 100 多种语言的依存树库，提出了两种学习策略：迁移学习和分层迁移学习。结果表明，我们的最佳模型采用了分层迁移学习方法，相比基准模型，UAS 和 LAS 评估指标均提高了 10%。

    Jan, 2024

  • 众多语言，一种解析器

    使用多语言模型进行依赖解析，通过使用多语言单词聚类和嵌入，令解析器能够在多种语言中进行有效解析，同时基于语言普遍规律和类型相似性实现跨语言推断，从而使其能够更有效地从有限的注释中进行学习。

    Feb, 2016

  • 82 个树库，34 个模型：多树库模型实现通用依存句法分析

    介绍了 Uppsala 系统，它是一个由三个部分构成的流水线，可以用于 CoNLL 2018 共享任务的普遍依赖语法分析。通过使用多个树库对同一语言或密切相关语言训练模型，我们极大地减少了模型数量，最终在公开测试上获得了 LAS 和 MLAS 指标的第 7 位排名以及词分割、普遍 POS 标签和形态特征的最高分。

    Sep, 2018

  • 基于预训练多语言句子表示的零样本依存句法分析

    本篇论文研究了是否可以利用大规模多语言语料库（multilingual BERT）上预训练的现成双向深度句子表征，开发出一种无监督的通用句法分析器，以支持低资源语言的处理。实验结果表明，我们的方法在六种真正的低资源语言中均优于 CoNLL 2018 语言特定系统，但仍存在一些限制，如句法分析精度仍然随训练语言的变化而变化，并且在某些目标语言中，零 - shot 转移在所有测试条件下都无法成功，这引发了人们对整个方法的普适性问题的担忧。

    Oct, 2019

  • 汉语对话级依存句法分析的初步研究

    研究了汉语对话级别的依存分析，利用句法依存和修辞结构理论的思想，开发了一个人工注释的高质量语料库，探索了零样本和少样本场景，并考虑采用基于信号检测的方法将先前存在的句法依存转化为单元话语之间的未见依存的场景。通过单视图和多视图数据选择来获取可靠的伪标签实例，实验结果表明了这些基线的有效性。同时，我们还讨论了有关数据集和方法的几个关键点。

    May, 2023