論文の概要: Multitask Pointer Network for Multi-Representational Parsing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.09730v1
• Date: Mon, 21 Sep 2020 10:04:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-16 04:50:26.970611
• Title: Multitask Pointer Network for Multi-Representational Parsing
• Title（参考訳）: 複数表現構文解析のためのマルチタスクポインタネットワーク
• Authors: Daniel Fern\'andez-Gonz\'alez and Carlos G\'omez-Rodr\'iguez
• Abstract要約: 本稿では,1つのモデルをトレーニングすることにより,任意の入力文を構成木と依存木の両方で効率的に解析できる遷移ベースアプローチを提案する。 我々は2つのタスク固有のデコーダと共通エンコーダを備えたポインタネットワークアーキテクチャを開発し、それらを共同で訓練するための学習戦略に従う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.34376560669160383
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a transition-based approach that, by training a single model, can efficiently parse any input sentence with both constituent and dependency trees, supporting both continuous/projective and discontinuous/non-projective syntactic structures. To that end, we develop a Pointer Network architecture with two separate task-specific decoders and a common encoder, and follow a multitask learning strategy to jointly train them. The resulting quadratic system, not only becomes the first parser that can jointly produce both unrestricted constituent and dependency trees from a single model, but also proves that both syntactic formalisms can benefit from each other during training, achieving state-of-the-art accuracies in several widely-used benchmarks such as the continuous English and Chinese Penn Treebanks, as well as the discontinuous German NEGRA and TIGER datasets.
• Abstract（参考訳）: 一つのモデルを訓練することにより,任意の入力文を構成木と依存木の両方で効率的に解析し,連続/射影/不連続/非射影構文構造の両方をサポートするトランジッションベースアプローチを提案する。 そこで我々は,2つのタスク固有のデコーダと共通エンコーダを備えたポインタネットワークアーキテクチャを開発し,それらを共同学習するマルチタスク学習戦略に従う。 結果として得られた二次システムは、単一のモデルから制約のない構成木と依存木の両方を共同生成できる最初のパーサーとなるだけでなく、訓練中に両方の構文形式が互いに利益を得られることを証明し、連続する英語と中国語のペンバンク、不連続なドイツのネグラとタイガーデータセットのようないくつかの広く使われているベンチマークにおいて最先端のアキュラ性を達成する。

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