syntactic analysis | BriefGPT

关键词syntactic analysis

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ACL利用期望统计规则改进低资源跨语言解析
本研究提出了一种新颖的基于期望的统计正则化技术 (ESR)，利用低阶的多任务结构统计来塑造模型分布，适用于在低资源数据集上做半监督学习。我们将 ESR 应用到跨语言转移学习中，对句法分析 (POS 标记和带标签依存分析) 进行研究，并提出了
PDF2 years ago
文本分类的量子自注意神经网络
本文提出了一种名为 QSANN 的量子自我注意神经网络，它将自我注意机制引入到量子神经网络中，通过高斯投影解决了诸如大规模数据集和句法依赖性网络结构等限制；QSANN 在公共数据集的文本分类任务中表现优越，且具有鲁棒性和可扩展性。
PDF2 years ago
Stanza Python NLP 库中生物医学和临床英语模型包
本文介绍了 Stanza Python NLP 库的生物医学和临床英语模型包，这些模型包通过将 Stanza 的完全神经架构与各种开放数据集以及大规模无监督的生物医学和临床文本数据相结合，为生物医学和临床文本提供了准确的句法分析和命名实体识
PDF4 years ago
ACL神经语言模型是否显示对句法形式的偏好？
研究深度神经语言模型的可解释性，通过在多种语言模型中应用基于深度句法和表层句法的分析方法，考察其对语法结构的捕获程度以及不同语言间的一致性关系，并发现该语言模型普遍倾向 “Universal Dependencies” 语法形式，并且这种倾
PDF4 years ago
ACL通过可逆投影的无监督适应实现跨语言句法转移
本文提出了一种生成模型，通过结构化的正则先验利用标记源数据和未标记目标数据联合学习源模型和目标模型的参数来解决在距离较远的语言之间跨语言迁移的问题，并使用可逆投影来学习一种新的公共嵌入空间，以对不完美的跨语言词嵌入输入进行补偿。该方法在使用
PDF5 years ago
ACL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
PDF5 years ago
使用黑盒上下文注入填补神经机器翻译中的性别和数量差距
提出使用黑盒方法向预训练的神经机器翻译系统注入缺失的语言特征，以实现控制生成的翻译的形态变化，我们对英文到希伯来文的翻译任务进行了评估，证明了这种方法是有效的，并且注入正确信息可以将翻译准确率提高高达 2.3 BLEU。最后，我们进行了生成
PDF5 years ago
AAAI利用语法将自然图片中的指代表达式与实际物体联系起来
GroundNet 是用于语言表达识别的神经网络，利用句法分析输入指代表达式以指导计算图的结构，并解析句法成分和关系，映射到神经元模块组成的图形结构以进行目标物体及相关支持物体的定位，具有更好的可解释性和鲁棒性。
PDF6 years ago
ACL社交媒体中的风格变化词性标注
本文研究探讨了社交网络和在线寫作间的語言和语言格式之间的关联性，以及如何从社交网络平台中建立一种专家混合模型来增强语言变异性的鲁棒性。
PDF6 years ago
学习将句子映射到逻辑形式：基于概率分类语法的结构化分类
本文提出了一种将自然语言句子映射到其含义的 lambda 演算编码的方法，并描述了一种学习算法，用于将标记有 λ 演算表达式的句子的训练集作为输入。应用该方法，将自然语言接口学习到数据库，得到的分析器在两个基准数据库领域中优于之前的方法。
PDF12 years ago
朝向基于历史的语法：使用更丰富的模型进行概率分析
本文提出了一种基于概率的自然语言生成模型 HBG，与传统方法不同的是，这种方法利用详细的语言学信息来消除歧义，通过使用 Treebank 语料库和决策树构建，HBG 从句子的句法、语义和结构方面确定正确的分析。在与最佳现有鲁棒概率分析模型
PDF30 years ago