Apr, 2019

语义角色跨语言转移：从原始文本到语义角色

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TL;DR使用基于注释投影的转移方法，开发了一种基于依赖关系的语义角色标注系统，在只有平行数据可用的语言中，不需要其他监督的语言信息。相比之前的工作，我们只使用了词和字符特征来避免使用监督的特征。我们的深度模型考虑使用基于字符的表示以及无监督的词干嵌入来减轻对监督特征的需求。我们的实验在通用命题库的 7 种语言中有 6 种优于使用监督词汇 - 句法特征的最先进方法。
transfer methodsemantic role labelingdependency parse treesdeep modelunsupervised learning
发现论文，激发创造
  • 利用翻译和句法信息传递语义角色转移

    本文探讨使用平行数据从资源丰富语言的监督注释中进行语义角色标注的注释投影问题，并提出了一种转移方法来提高迭代自启动方法的质量。实验结果表明，与标准注释投影方法相比，我们的方法可以获得 3.5 个绝对标记 F 分数的提高。

    Oct, 2017

  • 跨语言语义角色标注投影

    在 FrameNet 范例下，本文提出了一种基于注释投射的通用框架，它可以相对廉价地自动引发新语言中的角色语义标注。该框架利用了词汇和句法信息来设计投影模型，实验结果表明可以在英汉平行语料库中自动诱导具有高准确度的语义角色标注。

    Jan, 2014

  • 跨语言语义角色标注的模型转移

    本文探讨了如何通过使用多种跨语言特征和转移方法，实现端到端语义角色标注（SRL）模型的构建，并概括了实验结果，说明使用不同的跨语言特征和黄金特征可以显著提高跨语言 SRL 的性能。

    Aug, 2020

  • 有限资源下的跨语言句法转移

    本文提出了一种简单而有效的方法，可以在没有大量翻译数据的情况下进行跨语言的句法转移，这种方法基于三个步骤：1）推导跨语言单词簇的方法，可用于多语言解析器；2）将目标语言的词汇信息转移到源语言树库；3）将这些步骤与 Rasooli 和 Collins（2015）的密度驱动注释投影方法相结合。该方法在多个语言中实现了针对先前工作的最新进展，在只使用比利时圣经作为翻译数据的情况下，与以前的工作相比，Europarl 语料库的结果表现出额外的提升。最后，作者在通用依赖语料库的 38 个数据集上进行了结果展示。

    Oct, 2016

  • 用高质量翻译训练语料进行跨语言语义角色标注

    本文提出了一种基于语料库翻译的新方法，通过从源标准 SRL 注释中构建高质量的目标语言训练数据集，以解决低资源语言缺乏注释数据集的挑战，并且得到了良好的效果。

    Apr, 2020

  • 通过可逆投影的无监督适应实现跨语言句法转移

    本文提出了一种生成模型，通过结构化的正则先验利用标记源数据和未标记目标数据联合学习源模型和目标模型的参数来解决在距离较远的语言之间跨语言迁移的问题，并使用可逆投影来学习一种新的公共嵌入空间，以对不完美的跨语言词嵌入输入进行补偿。该方法在使用英语作为唯一源语料库并传输到广泛的目标语言的通用依赖树库上进行评估，在与英语相距较远的该数据集中的 10 种语言中，我们的方法相较于使用最先进的判别模型的直接转移方法，在词性标注和依赖分析方面分别获得了平均 5.2％和 8.3％的绝对改善。

    Jun, 2019

  • PPT: 简约的解析器转移，用于无监督的跨语言适应

    本文提出了一种基于无监督自我训练并采用多语言输入编码的无监督跨语言转移方法，可用于低资源语言依赖解析。该方法在不接触源语言数据、同时支持多源转移、支持非投影解析的前提下，接受任何预训练弧分解依赖分析器，并且相比于传统的直接转移方法，能够显著提高跨语言转移的准确性。

    Jan, 2021

  • 使用跨语言投影进行多语言开放式关系抽取

    本研究提出了一种跨语言标注投影方法，用于无需依赖单一语言学工具的开放域关系提取系统，同时发布了来自维基百科中 61 种语言的手动注释和提取的关系。

    Mar, 2015

  • 多语言语义角色标注

    我们探究了一种新的方法，即将来自一对语言的资源结合起来构建一种多语言语义角色标注器，在多项语言中取得了比单语言基线更好的 SRL 性能，从分析多语言模型可以看出它在低资源环境下具有优势。

    May, 2018

  • 使用双语词典进行标注低资源语言的模型转移

    本研究提出了一种新颖的基于跨语言词向量的神经网络模型，通过高覆盖的双语词典训练，利用跨语言模型转移的方法，针对低资源语言的注释预测问题提出了解决方案，并通过多种主动学习启发式方法，提升了该方法的性能。

    May, 2017