Fugu-MT 論文翻訳(概要): Greedy Transition-Based Dependency Parsing with Discrete and Continuous Supertag Features

論文の概要: Greedy Transition-Based Dependency Parsing with Discrete and Continuous Supertag Features

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.04686v1
Date: Thu, 9 Jul 2020 10:29:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-12 04:15:24.788092
Title: Greedy Transition-Based Dependency Parsing with Discrete and Continuous Supertag Features
Title（参考訳）: 離散的および連続的なスーパータグ機能を備えたgreedy transition-based dependency parse
Authors: Ali Basirat, Joakim Nivre
Abstract要約: 単語の1-bestスーパータグを表すスパース特徴は解析精度を向上させることができることを示す。我々は,8.6%のLASと90.9%のUASonというスーパータグ機能を備えた,エレディなトランジションベースの構文解析の最良の結果を得た。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.363458651321149
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We study the effect of rich supertag features in greedy transition-based dependency parsing. While previous studies have shown that sparse boolean features representing the 1-best supertag of a word can improve parsing accuracy, we show that we can get further improvements by adding a continuous vector representation of the entire supertag distribution for a word. In this way, we achieve the best results for greedy transition-based parsing with supertag features with $88.6\%$ LAS and $90.9\%$ UASon the English Penn Treebank converted to Stanford Dependencies.
Abstract（参考訳）: グリーディ遷移に基づく依存性解析における豊富なスーパータグ特徴の影響について検討した。従来の研究では、単語の1-bestスーパータグを表すスパースブール特徴がパース精度を向上させることが示されているが、単語のスーパータグ分布全体の連続ベクトル表現を追加することで、さらなる改善が期待できることを示す。このようにして、私たちは8.6 %$ LAS と90.9 %$ UASon のスーパータグ機能を備えたエレディ・トランジションベースの構文解析の最良の結果を得る。

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