本研究通过引入泰语通用依存树库（TUD）解决了自动依存解析泰语句子的问题，并通过将预训练的 transformer 作为编码器来训练泰语依存解析模型，在评估结果中表明大多数模型能够胜过前期研究中的其他模型，为泰语依存解析器的最佳组件选择提供了见解，并将实验中的新树库和每个模型的完整预测结果在 GitHub 上进行了共享。

May, 2024

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

本文提供第一个公开的 Odia 语言树库，并使用机器学习技术对其进行了形态分析。该树库将丰富 Odia 语言资源，有助于建立跨语言学习和分类研究的语言技术工具。本文还构建了一个初步的 Odia 语言分析器，并对 Odia 的 UD 树库进行了简要的语言分析。

May, 2022

通过依存句法分析技术，我们在低资源语言乌尔都语的解析中取得了重要进展，并使用复杂的特征模型和 Nivreeager 算法，获得了一定准确率并评估了解析器的错误。

Jun, 2024

该论文提出了一种基于图的解析器系统，并使用二阶推理方法。我们在低资源的泰米尔语语料库中，将泰米尔语的训练数据与其他语言混合使用，显著提高了泰米尔语的性能。尽管我们之前提交了未连接的图，导致在 10 个团队中只排名第六，但我们解决这个问题后，我们的系统比官方排名第一的团队高出 0.6 ELAS。

Jun, 2020

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

本文提出了一种新的神经网络模型，用于联合部分词性标注和依赖解析，将 BiLSTM 标记组件结合到 BIST 依赖解析器中，可对英语 Penn 语料库进行联合学习，模型在 LUS 和 UAS 评分上分别达到 94.51% 和 92.87%，并在多个评测数据集上都取得了最佳表现。

Jul, 2018

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

该论文介绍了 ADAPT 系统参加 2020 年 IWPT 共享任务的解析增强通用依存关系的方法，采用 UDPipe 和 UDPipe-future 构建管道方法，使用语义依存图解析器或一系列启发式规则来增强依存图，并在语言平均值方面达到了 79.53 分，可以成功实现增强依赖句法分析任务。

Sep, 2020

用单个深度神经网络实现的依赖关系解析器，无需词性标注即可直接生成依存关系及其标签，经过多任务学习和适当的正则化和额外监督训练，在没有语言特征的情况下，在斯拉夫语 UD 树库中表现为最高准确性。

Sep, 2016