May, 2023

汉语对话级依存句法分析的初步研究

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TL;DR研究了汉语对话级别的依存分析，利用句法依存和修辞结构理论的思想，开发了一个人工注释的高质量语料库，探索了零样本和少样本场景，并考虑采用基于信号检测的方法将先前存在的句法依存转化为单元话语之间的未见依存的场景。通过单视图和多视图数据选择来获取可靠的伪标签实例，实验结果表明了这些基线的有效性。同时，我们还讨论了有关数据集和方法的几个关键点。
dialogue-level dependency parsingchinesesyntactic dependencyrhetorical structure theoryzero-shot and few-shot scenarios
发现论文，激发创造
  • 基于数据的儿童 - 家长互动解析评估

    本研究提出了一个语法依存树库，用于儿童自然语言的注释和研究，分析了写作和口语之间的语言特征并探讨了儿童语言发展与句法分析器性能的关系。

    Sep, 2022

  • 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

  • 基于预训练多语言句子表示的零样本依存句法分析

    本篇论文研究了是否可以利用大规模多语言语料库（multilingual BERT）上预训练的现成双向深度句子表征，开发出一种无监督的通用句法分析器，以支持低资源语言的处理。实验结果表明，我们的方法在六种真正的低资源语言中均优于 CoNLL 2018 语言特定系统，但仍存在一些限制，如句法分析精度仍然随训练语言的变化而变化，并且在某些目标语言中，零 - shot 转移在所有测试条件下都无法成功，这引发了人们对整个方法的普适性问题的担忧。

    Oct, 2019

  • 依存架构统一话语资源

    本文旨在建立一个语义依赖关系框架，并研究基于此框架的语料库进行多元语言分析，为依步性分析提供数据基础。

    Jan, 2021

  • 基于大规模数据集的实用中文依存句法分析器

    本研究介绍了 Baidu 依存分析器（DDParser），一个新的中文依存分析器，它是基于大规模手动标注数据集 ——Baidu 中文树库（DuCTB）训练的。DDParser 使用基于图的双仿射解析器，并对中文数据集的特征进行了调整，采用两个测试集测试，取得了 92.9％和 86.9％的标记连接分数（LAS），并取得了最先进的结果，并在 https URL 公开发布。

    Sep, 2020

  • 使用远程监督预测句子上文结构：以主题分割为例

    该研究提出了一种利用主题分割技术进行远程监督的方法来解决现代话语解析中由于数据稀缺问题所面临的困境，实验结果表明该方法能够有效地产生准确的树状结构并较之前的方法取得了更高的得分。

    Dec, 2021

  • 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

  • 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

  • 汉语话语注释参考手册

    该文提供了关于中文语篇结构理论的标注的指南，并包含预处理、分割和定义篇章关系的步骤和示例，旨在促进 RST 框架的跨语言应用。

    Oct, 2022

  • 利用来自情感的远程监督来预测话语结构

    本研究提出了一种新方法，使用情感分类的远程监督来生成丰富数据进行 RST 风格讨论结构预测，该方法结合了一种基于神经网络的多实例学习和一种 CKY-style 树生成算法，结果表明该解析器在跨领域讨论结构预测方面表现出色。

    Oct, 2019