指向式高效组成句法分析

ACLJun, 2020

Efficient Constituency Parsing by Pointing

Thanh-Tung Nguyen, Xuan-Phi Nguyen, Shafiq Joty, Xiaoli Li

TL;DR我们提出了一种新的成分分析模型，将分析问题转化为一系列指向任务，支持高效的自上而下编码和学习目标。实验表明，我们的方法在不使用预训练模型的情况下取得 92.78 F1 的结果，使用预训练 BERT，达到了 95.48 F1 和最先进的技术水平相当。此外，我们的方法也在多语种成分分析领域实现了最新的技术进展。

Abstract

We propose a novel constituency parsing model that casts the parsing problem into a series of pointing tasks. Specifically, our model estimates the likelihood of a span being a legitimate tree constituent via the pointing score corresponding to the boundary words of the span. Our parsi

constituency parsing pointing task learning objective pre-trained models state-of-the-art

发现论文，激发创造

一种基于句法跨度的最小神经网络成分句法分析器

本文介绍了一种基于 label 和 span 独立评分的最小神经模型，并证明了该模型不仅与经典的动态规划技术兼容，而且还支持一种基于递归分割的新颖贪心自顶向下推理算法。经实验证明，两种预测方案竞争力强，并且与得分模型的基本扩展相结合，能够实现 Penn Treebank 的单模型最优性能（91.79 F1），并在法语 Treebank 上获得强大的性能（82.23 F1）。

May, 2017

通过成分测试的无监督解析

本文提出了一种基于无监督成分测试的无监督解析方法。通过使用一组转换和一个无监督的神经接受模型来制定无监督解析器，以生成给定句子的树，通过聚合其成分测试判断来评分。并且通过反复改进预测出的树和提高语法性模型之间的相互作用，进一步提高了准确性。

Oct, 2020

神经组合成分解析

该研究提出了两个快速神经组合模型，用于句法分析，分别是二元模型和多分支模型，它们的理论复杂度是次二次的，实际复杂度较低，其中二元模型在 Penn Treebank 上取得了 92.54 的 F1 分数，并以 1327.2 个句子 / 秒的速度进行解析。同时，该模型结合 XLNet，准确率接近英文句法分析的最新水平，并能够观察到 Penn Treebank、Chinese Treebank 和 Keyaki Treebank（日本）在训练和推理过程中的句法倾向和头向性。

Jun, 2021

多任务指针网络用于多表现解析

提出了一种基于转换的方法，通过训练单个模型，可以有效地解析任何输入句子，支持连续 / 投影和不连续 / 非投影的句法结构，并证明了这两种句法形式可以在训练过程中互相受益，提高了在多个基准测试中的准确性，如英语和中文 Penn 树库以及德语 NEGRA 和 TIGER 数据集。

Sep, 2020

基于跨度的不连续组成句法分析：一系列时间复杂度从 O (n^6) 降至 O (n^3) 的准确基于图表的算法家族

提出了一种用于跨度句法分析的基于图表的新算法，可以处理块度为 2 的不连续依存树，包括病态嵌套结构，在时间复杂度为 O (n^(6~3)) 之间构建其变异版本，并在德语和英语树库上评估其性能，包括预先训练的词嵌入和基于 BERT 的神经网络。

Mar, 2020

更好、更快、更强的序列标注成分解析器

本文提出一种有效的方法来使 constituent parsing 更加准确，通过学习切换标记方案、降低标签集的稀疏性、并细化多任务学习以减少错误传播，加上辅助损失和策略梯度句子级微调等技术，成功优化了英文和中文 Penn Treebanks 数据集的连续标记 constituent parsers 的性能，并在 SPMRL 数据集上实现了更大的性能提升，包括在巴斯克语、希伯来语、波兰语和瑞典语上建立了新的 state of the art。

Feb, 2019

利用跨度注意力机制改进组成结构分析

本文提出了一种利用跨度注意力和分类跨度注意力的神经图表句法分析方法，通过加入 n-gram 信息，得以更好的建模上下文信息，并在阿拉伯语、中文和英语解析中都取得了最先进的性能。

Oct, 2020

基于跨度的成分句法分析：结构标签系统和可证明最优动态预测

通过使用仅包含句子跨度的最小 LSTM 特征表示的新的 shift-reduce 系统以及第一个可以证明最优的动态 Oracle，该算法的时间复杂度是摊销 O（1），相比于标准依赖解析的 O（n ^ 3）Oracle，我们在使用这个 Oracle 进行训练后，在不使用重新排名或外部数据的情况下取得了最好的 F1 分数，而句法解析准确度得到了显著提高。

Dec, 2016

有序神经组成分析

提出了一种新颖的算法，使用神经跨度编码器与语法树结构进行句法分析，利用 GPU 并行计算实现了对传统跨度组合评分进行更精密算法的计算，并在 Penn Treebank 数据集上取得了较好的预测性能。

Nov, 2022

基于 LLMs 的短语结构解析

运用大型语言模型探索生成线性化树解决成分句法分析任务，并通过实验证明模型的性能、泛化能力和挑战。

Oct, 2023