論文の概要: Normalizing Compositional Structures Across Graphbanks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.14236v2
- Date: Thu, 30 Apr 2020 10:04:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-08 13:42:03.847499
- Title: Normalizing Compositional Structures Across Graphbanks
- Title(参考訳): グラフバンク間の組成構造の正規化
- Authors: Lucia Donatelli, Jonas Groschwitz, Alexander Koller, Matthias
Lindemann, Pia Wei{\ss}enhorn
- Abstract要約: 本稿では,MR間の相違を組成レベルで正規化する手法を提案する。
我々の研究はMRの合成構造におけるマッチングを著しく向上させ、マルチタスク学習を改善する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 67.7047900945161
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The emergence of a variety of graph-based meaning representations (MRs) has
sparked an important conversation about how to adequately represent semantic
structure. These MRs exhibit structural differences that reflect different
theoretical and design considerations, presenting challenges to uniform
linguistic analysis and cross-framework semantic parsing. Here, we ask the
question of which design differences between MRs are meaningful and
semantically-rooted, and which are superficial. We present a methodology for
normalizing discrepancies between MRs at the compositional level (Lindemann et
al., 2019), finding that we can normalize the majority of divergent phenomena
using linguistically-grounded rules. Our work significantly increases the match
in compositional structure between MRs and improves multi-task learning (MTL)
in a low-resource setting, demonstrating the usefulness of careful MR design
analysis and comparison.
- Abstract(参考訳): 様々なグラフベースの意味表現(MR)の出現は、意味構造を適切に表現する方法に関する重要な議論を引き起こした。
これらのMRは、異なる理論的・設計的考察を反映した構造的差異を示し、一様言語解析とクロスフレーム意味解析への挑戦を示す。
本稿では,MRの設計の違いが意味的かつ意味論的に根付いているのか,表面的なのかを問う。
音声合成におけるMR間の相違点の正規化手法(Lindemann et al., 2019)を提案する。
本研究はmrs間の構成構造を著しく向上させ,低リソース環境におけるマルチタスク学習(mtl)を改善し,注意深いmr設計分析と比較の有用性を実証する。
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