論文の概要: Efficient EUD Parsing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.00838v1
- Date: Mon, 1 Jun 2020 10:31:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-26 06:56:48.517985
- Title: Efficient EUD Parsing
- Title(参考訳): 効率的なEUD解析
- Authors: Mathieu Dehouck, Mark Anderson and Carlos G\'omez-Rodr\'iguez
- Abstract要約: We present the system submit from the FASTPARSE team for the EUD Shared Task at IWPT 2020。
私たちのモデルは、蒸留されたニューラルネットワークと、UDツリーをEUDグラフに投影するルールベースのシステムの組み合わせです。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.414308305392762
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present the system submission from the FASTPARSE team for the EUD Shared
Task at IWPT 2020. We engaged with the task by focusing on efficiency. For this
we considered training costs and inference efficiency. Our models are a
combination of distilled neural dependency parsers and a rule-based system that
projects UD trees into EUD graphs. We obtained an average ELAS of 74.04 for our
official submission, ranking 4th overall.
- Abstract(参考訳): 我々は、iwpt 2020において、eud共有タスクのためにfastparseチームからシステム提案を行う。
私たちは効率に焦点を当ててその仕事に携わった。
そのため、トレーニングコストと推論効率を考えました。
私たちのモデルは、蒸留された神経依存パーサと、UD木をEUDグラフに投影するルールベースのシステムの組み合わせです。
ELASの平均値は74.04で、総合で4位にランクインした。
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