論文の概要: Comparison by Conversion: Reverse-Engineering UCCA from Syntax and Lexical Semantics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.00834v1
• Date: Mon, 2 Nov 2020 09:03:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 11:57:41.330975
• Title: Comparison by Conversion: Reverse-Engineering UCCA from Syntax and Lexical Semantics
• Title（参考訳）: 変換による比較:構文と語彙意味論からutcをリバースエンジニアリングする
• Authors: Daniel Hershcovich, Nathan Schneider, Dotan Dvir, Jakob Prange, Miryam de Lhoneux and Omri Abend
• Abstract要約: 堅牢な自然言語理解システムの構築には、さまざまな言語的意味表現が相互に補完するかどうか、明確に評価する必要がある。 i)ルールベースのコンバータ,(ii)他の情報のみを特徴として1つのフレームワークに解析する教師付きデレクシカル化の2つの相補的手法を用いて,異なるフレームワークからの意味表現間のマッピングを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.971739294416714
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Building robust natural language understanding systems will require a clear characterization of whether and how various linguistic meaning representations complement each other. To perform a systematic comparative analysis, we evaluate the mapping between meaning representations from different frameworks using two complementary methods: (i) a rule-based converter, and (ii) a supervised delexicalized parser that parses to one framework using only information from the other as features. We apply these methods to convert the STREUSLE corpus (with syntactic and lexical semantic annotations) to UCCA (a graph-structured full-sentence meaning representation). Both methods yield surprisingly accurate target representations, close to fully supervised UCCA parser quality---indicating that UCCA annotations are partially redundant with STREUSLE annotations. Despite this substantial convergence between frameworks, we find several important areas of divergence.
• Abstract（参考訳）: 堅牢な自然言語理解システムの構築には、さまざまな言語的意味表現が相互に補完するかどうか、明確に評価する必要がある。 体系的な比較分析を行うために,異なるフレームワークの意味表現間のマッピングを2つの補完的手法を用いて評価する。 (i)ルールベースのコンバータ、及び (ii)一方の情報のみを特徴として用いる一方のフレームワークにパースする教師付き辞書化パーサ。 本稿では,STREUSLEコーパス(構文および語彙意味アノテーション)をUCCA(グラフ構造化完全文表現)に変換する手法を提案する。 どちらのメソッドも、完全に管理されたUCCAパーサの品質に近い驚くほど正確なターゲット表現を生成します。 このようなフレームワーク間の相当な収束にもかかわらず、分岐の重要な領域がいくつか見つかる。

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