論文の概要: Extracting Headless MWEs from Dependency Parse Trees: Parsing, Tagging, and Joint Modeling Approaches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.03035v1
• Date: Wed, 6 May 2020 18:00:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 05:31:54.698253
• Title: Extracting Headless MWEs from Dependency Parse Trees: Parsing, Tagging, and Joint Modeling Approaches
• Title（参考訳）: 依存構文解析木からヘッドレスmweを抽出する:パース、タグ付け、ジョイントモデリングアプローチ
• Authors: Tianze Shi, Lillian Lee
• Abstract要約: 興味深い、頻繁なマルチワード式(MWE)は、ヘッドレスMWEである。 現在の依存性アノテーション方式では、内部ヘッドのように平らな構造を扱わなければならない。 我々は、フラットなMWEを予測するために、これらの2つの一般的な戦略、パーシングとタグ付けを経験的に比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.981620411958602
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: An interesting and frequent type of multi-word expression (MWE) is the headless MWE, for which there are no true internal syntactic dominance relations; examples include many named entities ("Wells Fargo") and dates ("July 5, 2020") as well as certain productive constructions ("blow for blow", "day after day"). Despite their special status and prevalence, current dependency-annotation schemes require treating such flat structures as if they had internal syntactic heads, and most current parsers handle them in the same fashion as headed constructions. Meanwhile, outside the context of parsing, taggers are typically used for identifying MWEs, but taggers might benefit from structural information. We empirically compare these two common strategies--parsing and tagging--for predicting flat MWEs. Additionally, we propose an efficient joint decoding algorithm that combines scores from both strategies. Experimental results on the MWE-Aware English Dependency Corpus and on six non-English dependency treebanks with frequent flat structures show that: (1) tagging is more accurate than parsing for identifying flat-structure MWEs, (2) our joint decoder reconciles the two different views and, for non-BERT features, leads to higher accuracies, and (3) most of the gains result from feature sharing between the parsers and taggers.
• Abstract（参考訳）: 興味深い、頻繁なマルチワード式(MWE)は、真の内部構文上の優位性関係を持たないヘッドレスMWEであり、多くの名前の付いたエンティティ("Wells Fargo")や日付("Wells Fargo")、特定の生産的な構成("Blow for blow", "day after day")を含む。 それらの特別な地位と頻度にもかかわらず、現在の依存性アノテーション方式では、内部の構文的ヘッドのように平らな構造を扱い、現在のパーサーは、先頭構造と同じ方法でそれらを扱う必要がある。 一方、解析の文脈以外では、タグは一般的にMWEを特定するために使用されるが、タグは構造情報の恩恵を受ける。 この2つの共通戦略-パーシングとタグ付け-を経験的に比較し、フラットなMWEを予測する。 さらに,両戦略のスコアを結合した効率の良いジョイント復号アルゴリズムを提案する。 MWE-Aware English Dependency Corpus と 6 つの非英語依存ツリーバンクを用いた実験結果から,(1) フラット構造 MWE を識別するための解析よりもタグ付けの方が精度が高いこと,(2) 共同デコーダは2つの異なるビューを分解し,非BERT の特徴は高い精度をもたらすこと,(3) パーサーとタガー間の特徴共有の結果,多くの利得が得られたこと,などが示されている。

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