論文の概要: Treebank Embedding Vectors for Out-of-domain Dependency Parsing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.00800v1
- Date: Sat, 2 May 2020 11:33:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-07 12:34:28.667361
- Title: Treebank Embedding Vectors for Out-of-domain Dependency Parsing
- Title（参考訳）: ドメイン外依存性解析のためのtreebank組み込みベクター
- Authors: Joachim Wagner, James Barry and Jennifer Foster
- Abstract要約: ツリーバンク埋め込みベクタは、特定の言語に対するすべてのツリーバンクをトレーニングデータとして使用すると同時に、モデルが1つのツリーバンクからのトレーニングデータを他のものよりも好むことを可能にする。
この考え方は,(1)訓練で使用する木バンクから来ない文に対して木バンクベクトルを予測する手法を導入すること,(2)テスト中に埋もれた木バンクベクトルから離れて移動するときに何が起こるのかを探索することによる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.226699055857182
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A recent advance in monolingual dependency parsing is the idea of a treebank
embedding vector, which allows all treebanks for a particular language to be
used as training data while at the same time allowing the model to prefer
training data from one treebank over others and to select the preferred
treebank at test time. We build on this idea by 1) introducing a method to
predict a treebank vector for sentences that do not come from a treebank used
in training, and 2) exploring what happens when we move away from predefined
treebank embedding vectors during test time and instead devise tailored
interpolations. We show that 1) there are interpolated vectors that are
superior to the predefined ones, and 2) treebank vectors can be predicted with
sufficient accuracy, for nine out of ten test languages, to match the
performance of an oracle approach that knows the most suitable predefined
treebank embedding for the test set.
- Abstract（参考訳）: 最近のモノリンガル依存解析の進歩は、木バンク埋め込みベクターのアイデアであり、これは特定の言語に対するすべての木バンクをトレーニングデータとして使用できると同時に、モデルが他の木バンクからトレーニングデータを選択し、テスト時に好まれる木バンクを選択することを可能にする。
私たちはこの考えに基づいています
1 訓練に使用する木銀行から出ない文に対して、木銀行ベクトルを予測する方法の導入、
2) テスト時間中に事前定義されたツリーバンク埋め込みベクターから離れ、代わりに調整された補間を考案するとどうなるかを探る。
私たちはそれを示します
1) 予め定義されたベクトルよりも優れた補間ベクトルが存在する。
2) treebankのベクターは、10つのテスト言語のうち9つで十分な精度で予測でき、テストセットに最も適した事前定義されたtreebank埋め込みを知っているoracleのアプローチのパフォーマンスに合致する。
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