論文の概要: Efficient Constituency Parsing by Pointing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.13557v1
• Date: Wed, 24 Jun 2020 08:29:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-17 09:04:31.779895
• Title: Efficient Constituency Parsing by Pointing
• Title（参考訳）: ポインティングによる効率的な構成構文解析
• Authors: Thanh-Tung Nguyen, Xuan-Phi Nguyen, Shafiq Joty, Xiaoli Li
• Abstract要約: 本稿では,解析問題を一連のポインティングタスクにキャストする新しい選挙区解析モデルを提案する。 我々のモデルは効率的なトップダウンデコーディングをサポートしており、我々の学習目的は、高価なCKY推論に頼ることなく、構造的一貫性を強制することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.395573911155495
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a novel constituency parsing model that casts the parsing problem into a series of pointing tasks. Specifically, our model estimates the likelihood of a span being a legitimate tree constituent via the pointing score corresponding to the boundary words of the span. Our parsing model supports efficient top-down decoding and our learning objective is able to enforce structural consistency without resorting to the expensive CKY inference. The experiments on the standard English Penn Treebank parsing task show that our method achieves 92.78 F1 without using pre-trained models, which is higher than all the existing methods with similar time complexity. Using pre-trained BERT, our model achieves 95.48 F1, which is competitive with the state-of-the-art while being faster. Our approach also establishes new state-of-the-art in Basque and Swedish in the SPMRL shared tasks on multilingual constituency parsing.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,解析問題を一連のポインティングタスクにキャストする新しい選挙区解析モデルを提案する。 具体的には,スパンが正統な木構成であることの確率を,スパンの境界語に対応するポインティングスコアを用いて推定する。 解析モデルは効率的なトップダウンデコーディングをサポートし、学習目的は高価なCKY推論に頼らずに構造的一貫性を強制することができる。 標準のPenn Treebank解析タスクにおける実験により,本手法は事前学習したモデルを用いることなく92.78 F1を達成することが示された。 我々のモデルは、事前訓練されたBERTを用いて95.48 F1を達成する。 また,SPMRLにおけるバスク語とスウェーデン語では,多言語領域解析におけるタスクの共有化が図られている。

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