論文の概要: Augmenting Part-of-speech Tagging with Syntactic Information for Vietnamese and Chinese

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.12136v1
• Date: Wed, 24 Feb 2021 08:57:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-25 13:34:21.514541
• Title: Augmenting Part-of-speech Tagging with Syntactic Information for Vietnamese and Chinese
• Title（参考訳）: ベトナム語と中国語の構文情報を用いたパート・オブ・スパイチタギングの強化
• Authors: Duc-Vu Nguyen, Kiet Van Nguyen, Ngan Luu-Thuy Nguyen
• Abstract要約: 我々は,ベトナム語の単語分割と音声タグ付けの一部を,簡易な選挙区を用いて改善するという考え方を実装した。 共同語分割とパート・オブ・音声タギングのためのニューラルモデルは,音節に基づく構成のアーキテクチャを持つ。 このモデルは、予測された単語境界と、他のツールによる音声タグで拡張することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.32228025627337864
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Word segmentation and part-of-speech tagging are two critical preliminary steps for downstream tasks in Vietnamese natural language processing. In reality, people tend to consider also the phrase boundary when performing word segmentation and part of speech tagging rather than solely process word by word from left to right. In this paper, we implement this idea to improve word segmentation and part of speech tagging the Vietnamese language by employing a simplified constituency parser. Our neural model for joint word segmentation and part-of-speech tagging has the architecture of the syllable-based CRF constituency parser. To reduce the complexity of parsing, we replace all constituent labels with a single label indicating for phrases. This model can be augmented with predicted word boundary and part-of-speech tags by other tools. Because Vietnamese and Chinese have some similar linguistic phenomena, we evaluated the proposed model and its augmented versions on three Vietnamese benchmark datasets and six Chinese benchmark datasets. Our experimental results show that the proposed model achieves higher performances than previous works for both languages.
• Abstract（参考訳）: 単語セグメンテーションと音声タグ付けはベトナムの自然言語処理における下流タスクの2つの重要な予備段階である。 実際には、単語のセグメンテーションや音声タグ付けを行う際に、単語を左から右に処理するだけでなく、フレーズ境界も考慮する傾向があります。 本稿では,ベトナム語の単語セグメンテーションを改善するために,簡易な選挙区パーサを用いてベトナム語をタグ付けする手法を提案する。 単語分割と音声タグ付けのためのニューラルモデルは,音節ベースのCRF補間器のアーキテクチャを持つ。 構文解析の複雑さを軽減するため、すべての構成ラベルをフレーズを示す単一のラベルに置き換える。 このモデルは、予測された単語境界と、他のツールによる音声タグで拡張することができる。 ベトナム語と中国語には同様の言語現象があるため、提案されたモデルとその拡張バージョンをベトナムの3つのベンチマークデータセットと中国の6つのベンチマークデータセットで評価しました。 実験の結果,提案モデルが両言語の従来作品よりも高い性能を発揮できることが示された。

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