論文の概要: The ADAPT Enhanced Dependency Parser at the IWPT 2020 Shared Task
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.01712v1
- Date: Thu, 3 Sep 2020 14:43:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-22 07:35:21.589200
- Title: The ADAPT Enhanced Dependency Parser at the IWPT 2020 Shared Task
- Title（参考訳）: IWPT 2020共有タスクにおけるADAPT拡張依存性パーザ
- Authors: James Barry, Joachim Wagner, Jennifer Foster
- Abstract要約: 本稿では,2020 IWPT共有タスクのためのADAPTシステムについて述べる。
UDPipe と UDPipe-Future を用いたパイプラインアプローチを実装し,初期アノテーションのレベルを提供する。
ほとんどの言語では、強化された依存関係を解析するタスクにセマンティックな依存関係をうまく適用することができる。
- 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: We describe the ADAPT system for the 2020 IWPT Shared Task on parsing
enhanced Universal Dependencies in 17 languages. We implement a pipeline
approach using UDPipe and UDPipe-future to provide initial levels of
annotation. The enhanced dependency graph is either produced by a graph-based
semantic dependency parser or is built from the basic tree using a small set of
heuristics. Our results show that, for the majority of languages, a semantic
dependency parser can be successfully applied to the task of parsing enhanced
dependencies.
Unfortunately, we did not ensure a connected graph as part of our pipeline
approach and our competition submission relied on a last-minute fix to pass the
validation script which harmed our official evaluation scores significantly.
Our submission ranked eighth in the official evaluation with a macro-averaged
coarse ELAS F1 of 67.23 and a treebank average of 67.49. We later implemented
our own graph-connecting fix which resulted in a score of 79.53 (language
average) or 79.76 (treebank average), which would have placed fourth in the
competition evaluation.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,2020 IWPT共有タスクのためのADAPTシステムについて述べる。
UDPipe と UDPipe-Future を用いたパイプラインアプローチを実装し,初期アノテーションのレベルを提供する。
拡張依存グラフは、グラフベースのセマンティック依存構文解析器によって作成されるか、あるいは小さなヒューリスティックセットを使用して基本木から構築される。
その結果,ほとんどの言語では,意味的依存関係パーサが拡張された依存関係を解析するタスクにうまく適用できることがわかった。
残念なことに、パイプラインアプローチの一部としてコネクテッドグラフを保証することができず、私たちのコンペティションは、公式の評価スコアを著しく損なうバリデーションスクリプトをパスするラスト分間の修正に依存していました。
公式評価では,マクロ平均的elis f1は67.23で,ツリーバンクの平均は67.49であった。
その後、私たちは独自のグラフ接続修正を実装し、その結果79.53(言語平均)または79.76(ツリーバンク平均)のスコアを得ました。
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