COLINGSep, 2019

从斯坦福和宾州树库到英语通用依存关系的多层注释转换

PDF
TL;DR本文介绍和评估了不同的方法将 Stanford Typed Dependencies (SD) 和 Penn-style 组分树的黄金标准语料库数据转化为最新的英语通用依赖关系 (UD2.2)。结果表明，多种语体下，纯 SD 到 UD 的转换具有高精度，只有 1.5% 的错误率，但如果访问纯语法树之外的注释，如实体类型和指代消解这样的注释，可以进一步提高精度，错误率可以降至不到 0.5%。我们表明，基于成分的转换使用 CoreNLP (自动命名实体识别) 在所有语体中表现不佳，包括在使用黄金成分树时，主要是由于短语语法功能的不充分规范化。
gold standard corpus datastanford typed dependenciespenn-style constituent treesenglish universal dependenciescorenlp
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

  • 将推文解析为通用依存关系

    本文介绍了用 Universal Dependencies 分析 Tweets 的问题，提出了扩展 UD 指南来覆盖 Tweets 中的特殊结构以及使用新的 Tweet Treebank v2 来解决标注中的歧义，并构建了一个可以将原始 Tweets 解析为 UD 的流水线系统。此外，作者还提出了一种新的方法来精简基于转换的解析器的集合，并在真实情况下验证了该方法的有效性。

    Apr, 2018

  • 英语增强型通用依存语法中协同结构的分析与计算建模

    本文探讨了 Enhanced Universal Dependencies 中坐标结构的表示，通过创造一个大规模的数据集，手动编辑语法图，确定了应该在语义角度传播哪些依赖链接，比较了基于规则和基于机器学习的方法，并提出了一种基于神经图解析器的边缘预测器，超越了目前主要的基于基本层树解析器加转换器的流水线。

    Mar, 2021

  • 通用依存关系 v2：一个不断增长的多语言树库集合

    该研究介绍了 Universal Dependencies 的第二个版本，其中包括词汇分析、词形还原、标准化标记和句法关系，适用于 90 种语言，以及主要变化（UD v1 到 UD v2）的讨论。

    Apr, 2020

  • 通用语义解析

    UDepLambda 是一个语义接口，它将自然语言映射到逻辑形式，可以处理依存图，并在自然语言理解中表现出色，对于多语言问题回答有很好的性能。

    Feb, 2017

  • 深度上下文化词向量、集成和树库连接：迈向更好的 UD 句法分析

    本文描述了我们的系统（HIT-SCIR），该系统提交给 CoNLL 2018 共享任务，涉及从原始文本到通用依赖的多语言解析。我们基于斯坦福的获胜系统进行提交和进行了两个有效的扩展：1）将深度上下文化词嵌入到词性标记器和解析器中；2）集合使用不同初始化的解析器进行训练。我们还探索了不同的合并树库的方法以进行进一步的改进。开发数据上的实验结果显示了我们方法的有效性。在最后的评估中，我们的系统在 LAS（75.84％）上排名第一，并大幅跑赢了其他系统。

    Jul, 2018

  • 英语 UD 的报告卡：UD Treebank 是否更加一致？

    探讨在 UD 英语树库的数据整合方面的进展和重要性，发现虽然数据整合取得了一定的进展，但联合训练仍可能受到不一致性的影响，从而影响了其利用更大的训练数据池的能力。

    Feb, 2023

  • 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

  • Stanford 依存句法分析方法的实证比较

    本文重新审视了 Cer 等人（2010）提出的一个问题：在获得 Stanford 依赖性方面，准确性与速度之间的权衡是什么？我们还探讨了输入表示对这种权衡的影响：词性标记、替代依赖性表示作为输入以及单词的分布表示。我们发现，直接依赖解析是一种比过去更可行的解决方案。

    Apr, 2014

  • 口语对话系统的依存句法分析

    本研究提出了一种名为 SCUD 的新的语言依存注释标准，并提供了 ConvBank 数据集，以用于在人机对话方面训练依存句法分析模型。实验表明，将模型预训练于公共数据集并在 ConvBank 数据上进行微调可以取得最好的结果，达到了 85.05％的未标注和 77.82％的标注连接准确率。

    Sep, 2019