COLINGNov, 2020

通过转化比较：从句法和词汇语义的角度逆向工程 UCCA

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TL;DR通过两种方法比较语言表征框架之间的映射，采用 STREUSLE corpus（具有句法和词汇语义注释）转换为 UCCA 的规则转换器和使用来自其他语言表征框架的信息作为特征的监督去 lexicalized 解析器，评估它们之间的映射关系。尽管两种方法在 UCCA 中产生了极高的准确性，但我们仍然发现了一些重要的分歧区域。
发现论文，激发创造
  • 句法和语义表征中的内容差异

    本文探讨句法分析在语义分析中的作用，并以 Universal Dependencies 和 UCCA 为案例进行比较研究。研究发现，两种分析方案的显著差异主要集中在情景场景与非情景场景的区分、主从关系与参与关系的区分、多词语表达式的处理、以及从句间的连接方式等四个方面，这表明在文本理解这方面，语义分析方法在下游应用中可能比语法分析方法更加有效。

    Mar, 2019

  • SemEval-2019 任务 1：使用 UCCA 进行跨语言语义分析

    介绍 SemEval 2019 有关英语、德语和法语 UCCA 解析的任务和参与系统和结果。

    Mar, 2019

  • 从 AMR 预测 UCCA 的可行性

    本文介绍使用基于语料库的方法从抽象意义表示（AMR）转换为通用概念认知注释（UCCA）的图重写系统，并对其进行评估和讨论。

    Jul, 2022

  • 基于转移的有向无环图解析器用于 UCCA

    我们提出了第一个 UCCA 解析器，它是一个跨语言适用的语义表示框架，具有重要的形式特性，包括 reentrancy、不连续结构和复杂的语义单元。我们提出的基于双向 LSTMs 的转移式解析器不仅适用于 UCCA 解析，还能够扩展到其他具有类似形式属性的语义 DAG 结构的解析。

    Apr, 2017

  • 通过 UCCA 将语义结构纳入机器翻译评估

    本文提出了一种基于 UCCA 的 MT 评估方法 SWSS，它能够识别语义核心词，并在其基础之上计算句子相似度得分。实验结果表明，SWSS 能够稳定提高基于词汇相似度的常见 MT 评估指标的性能。

    Oct, 2020

  • SemEval 2019 共享任务：基于 UCCA 的跨语言语义分析 - 参与征集

    本文宣布发起一项横跨英语、德语和法语的 UCCA 解析共享任务，目的是为构建一种跨语言框架的语义表示，并通过挑战已有的解析技术推动该领域的发展，进而使基于 UCCA 的自然语言处理应用受益。

    May, 2018

  • 2019 年 SemEval 任务 1 中苏州大学 HLT 小组：将 UCCA 图解析为组成树解析

    本文介绍了一种简单的 UCCA 语义图解析方法，将 UCCA 语义图转换为组成树，使用设计的额外标签作为未来恢复远程边缘和不连续节点的标记，并使用现有的句法分析技术。此系统在七个参与系统中的六个英语 / 德语闭合 / 开放跟踪中排名第一，在第七个跨语言跟踪中，它通过使用英语和德语培训数据的语言嵌入方法，将我们的结果排名第二。

    Mar, 2019

  • UCCA 基础层：注释指南 v2.1

    这是 Universal Conceptual Cognitive Annotation（UCCA）注释手册，特别是基础层的注释说明。UCCA 是一种基于语言类型学原理的基于图形的语义注释方案，其已经应用于多种语言，主要在英语中给出示例。本教程的进一步资源可以在项目主页上找到。

    Dec, 2020

  • 跨语义表示的多任务解析

    本文针对语义解析的性能进行改进，使用多任务学习方法，将 UCCA 解析作为测试案例，辅助任务包括 AMR 解析、SDP 解析和 Universal Dependencies 解析。实验表明，多任务学习显著提高了 UCCA 解析的性能。

    May, 2018

  • 基于 CCG 的比较句组合语义推理系统

    基于组合范畴语法（CCG）的框架，本文提出了一种构成语义映射的方式来处理英语中各种比较结构，并引入了一个有效处理比较逻辑推断的推断系统，包括涉及数词形容词、反义词和量化词的比较。我们在 FraCaS 测试套件上评估了我们系统的性能，并表明该系统可以处理各种复杂的比较逻辑推断。

    Oct, 2019