ACLJun, 2021

一种条件分割框架用于高效的成分句法分析

PDF
TL;DR该研究介绍了一种通用的 seq2seq 分析框架，将组成分析问题（语法和话语分析）转化为一系列条件分裂决策。我们的方法支持高效的自上而下解码，可以实现结构一致性且不需要昂贵的结构化推理。实验结果表明，在语法分析任务和话语分析任务中，我们的方法优于现有的一些更加计算资源密集的方法。
seq2seq parsingconditional splittingdiscourse parsingsyntactic parsingstructural consistency
发现论文，激发创造
  • 从零开始的 RST 语法分析

    本文提出了一种基于分裂决策的顶级自上而下的端到端文档级修辞结构理论（RST）框架下的论述解析方式，并采用 seq2seq 网络建模分离决策，无需依赖分段，融合高分树搜索算法得到最佳树结构，实验结果表明该解析器在端对端解析和使用黄金分段分析方面表现出色，且无需使用手工特征，速度更快，易于适应新的语言和领域。

    May, 2021

  • 指向式高效组成句法分析

    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。

    Jun, 2020

  • 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

  • 快速准确的神经 CRF 短语结构句法分析

    本研究旨在提出一种快速准确的神经 CRF 成分句法分析器，采用内部算法批处理、边界表示和双仿射关注等手段，提高了句法分析的效率和性能，并在三个数据集上达到了最新的最高性能。

    Aug, 2020

  • 神经句法距离的短语结构句法分析

    本课题提出了一种新的句法分析方案，使用语法距离为每个输入句子中的拆分位置预测顺序，以自上而下的方式递归划分输入，相比传统的换卡规约分析方案，本方法不会出现错误累积问题，更易于并行处理，并且在 PTB 数据集中达到了竞争性的单模型判别式解析器性能，同时在 CTB 数据集中优于先前的模型。

    Jun, 2018

  • 外语语法

    采用领域无关的注意力增强序列到序列模型在一大合成语料库的标注基础上取得了最先进的效果，训练小规模人工标注的数据集时也达到了标准解析器的表现，且较大程度上提高了数据利用率和处理速度。

    Dec, 2014

  • 基于序列标注的自顶向下篇章分析

    本研究介绍了一种自上而下的话语分析方法，该方法的目标是将文档迭代地分段成个体话语单元，这种方法不仅消除了解码器，而且减少了划分点的搜索空间，同时使用了 LSTM 模型，在全指标下达到了最新的 RST 分析结果。

    Feb, 2021

  • 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

  • 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

  • 一种用于句子级别语篇解析的统一线性时间框架

    使用神经框架和指针网络，基于 Rhetorical Structure Theory (RST) 的句子级别的语篇分析提出了一种高效的分析方法。基于分段器和分析器的性能表现显示出此方法具有优势且逼近人类认知水平。

    May, 2019