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广泛可解释的语义表示：用于更广泛适用性的无框架意义表示
本文提出了一种新的语义表示方法 WISeR，突破了抽象意义表示 (AMR) 的挑战。我们将 AMR 谓词的编号参数转换为不需要引用语义框架的主题角色，创建了一个新的包含 1K 个英语对话句子的 WISeR 和 AMR 注释语料库，并训练了一
PDF10 months ago
EMNLPSynGEC: 带定制的 GEC 导向解析器的句法增强语法错误修正
该研究提出了一种名为 SynGEC 的句法增强语法纠错方法，它有效地将依赖句法信息纳入 GEC 模型的编码器部分，其中重点挑战是在处理不合语法的句子时，标准分析器是不可靠的。为了克服这一挑战，我们提出使用并行 GEC 训练数据作为枢轴构建定
PDF2 years ago
使用依赖图进行问题分解
本文提出了基于依赖图的 QDMR 解析器，通过提出非自回归图解析器和使用金标准图作为辅助监督的 seq2seq 解析器，实现了推理速度的 16 倍提升和对新域的更好泛化能力。
PDF3 years ago
EMNLP使用抽象意义表示导向神经语言生成进行摘要生成
本文提出了通过 Abstract Meaning Representation (AMR) 结合神经语言生成模型的抽象摘要方案，使用源文档进行指导可以提高抽象摘要的质量，并在 ROUGE-2 测试中表现优异。
PDF6 years ago
ACL将推文解析为通用依存关系
本文介绍了用 Universal Dependencies 分析 Tweets 的问题，提出了扩展 UD 指南来覆盖 Tweets 中的特殊结构以及使用新的 Tweet Treebank v2 来解决标注中的歧义，并构建了一个可以将原始 T
PDF6 years ago
ACL无需训练的通用依存关系分析
提出了 UDP，这是一种基于 PageRank 算法的无训练的解析器，可用作 Universal Dependencies 的跨语言解析的基准，具有鲁棒性和很少的参数。
PDF7 years ago
ACL抽象意义表示的增量分析器
介绍了一种基于转移的 AMR 解析器，可以按左到右的线性时间解析 AMR 语义表示的句子。还提出了一个测试套件来评估特定子任务并表明该解析器在处理命名实体和极性方面超过了现有的最佳解析器。
PDF8 years ago
ACLRIGA 在 SemEval-2016 任务 8 中：Smatch 扩展和字符级神经机器翻译对 AMR 解析准确性的影响
该研究介绍了两种扩展 AMR smatch 评分脚本的方法，即使用 C6.0 基于规则的分类器生成可读的错误频率报告以及结合集成方法选择同一句子的最佳 AMR 图。其中，字符级神经翻译 AMR 解析器在 AMR 解析任务中展现了意外的表现，
PDF8 years ago
使用学习搜索技术的抽象意义表示解析器
本文介绍了一种使用 SEARN 方法（一种基于学习的搜索方法），将英语句子解析成抽象的意义表示（AMR）的新技术，通过在统一框架中建立概念和关系学习。我们使用多个不同领域的数据集评估了我们的解析器，并显示其相对于最先进技术的绝对改进量在 2
PDF9 years ago
利用左角语言模型进行概率句法分析
本文介绍一种基于概率的左角解析器，并说明如何从分析的数据中感应语法，使用这种方法解析从宾州树库感应的语法，比起只使用自顶向下的概率上下文无关文法，左角方法具有优势，但认为由于宾州树库括号的平坦性以及感应语法的明显过度生成和欠生成，宾州树库提
PDF27 years ago
COLING树邻接语法中的协同作用：规范化与实现
本文介绍了如何使用基于词汇化树邻接文法的推导结构来实现协调账户，并探讨了一个可处理非成分协调的实用解析器的构建方法。
PDF28 years ago