論文の概要: Exploiting Cross-Dialectal Gold Syntax for Low-Resource Historical
Languages: Towards a Generic Parser for Pre-Modern Slavic
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.06467v1
- Date: Thu, 12 Nov 2020 16:17:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-26 07:09:05.228032
- Title: Exploiting Cross-Dialectal Gold Syntax for Low-Resource Historical
Languages: Towards a Generic Parser for Pre-Modern Slavic
- Title（参考訳）: 低資源歴史言語のためのクロスディレクタルゴールド構文の発明--前近代スラヴ語のジェネリックパーサーを目指して
- Authors: Nilo Pedrazzini (University of Oxford)
- Abstract要約: 近代スラヴの品種は、低資源の歴史的言語として扱われる。
ツリーバンク間のデータは、データの不足を克服するために利用される可能性がある。
オールド・チャーチ・スラヴ語(OCS)とオールド・イースト・スラヴ語(OES)の両方で、新しい芸術の状況が得られている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper explores the possibility of improving the performance of
specialized parsers for pre-modern Slavic by training them on data from
different related varieties. Because of their linguistic heterogeneity,
pre-modern Slavic varieties are treated as low-resource historical languages,
whereby cross-dialectal treebank data may be exploited to overcome data
scarcity and attempt the training of a variety-agnostic parser. Previous
experiments on early Slavic dependency parsing are discussed, particularly with
regard to their ability to tackle different orthographic, regional and
stylistic features. A generic pre-modern Slavic parser and two specialized
parsers -- one for East Slavic and one for South Slavic -- are trained using
jPTDP (Nguyen & Verspoor 2018), a neural network model for joint part-of-speech
(POS) tagging and dependency parsing which had shown promising results on a
number of Universal Dependency (UD) treebanks, including Old Church Slavonic
(OCS). With these experiments, a new state of the art is obtained for both OCS
(83.79\% unlabelled attachment score (UAS) and 78.43\% labelled attachement
score (LAS)) and Old East Slavic (OES) (85.7\% UAS and 80.16\% LAS).
- Abstract（参考訳）: 本稿では,異なる関連品種のデータを学習することで,先進スラヴ語の特殊パーサの性能向上の可能性を検討する。
言語的多様性のため、前近代スラヴの変種は低資源の歴史的言語として扱われ、クロスダイアレクティブなツリーバンクデータはデータの不足を克服し、多種多様なパーサーの訓練を試みるために利用される。
初期のスラヴ依存構文解析に関する以前の実験は、特に、異なる正書法、地域的、様式的特徴に取り組む能力について論じられた。
jptdp(nguyen & verspoor 2018)は、ジョイント・オブ・スパイチ(pos)のタグ付けと依存性解析のためのニューラルネットワークモデルで、古い教会スラヴニック(英語版)(ocs)を含む多くの共通依存性(ud)ツリーバンクで有望な結果を示した。
これらの実験により、OCS(83.79\%未ラベルアタッチメントスコア(UAS)と78.43\%ラベル付きアタッチメントスコア(LAS))とオールド・イースト・スラヴ(OES)(85.7\%UASおよび80.16\%LAS)の両者に対して、新たな技術状態が得られる。
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