論文の概要: Neural Bi-Lexicalized PCFG Induction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.15021v1
• Date: Mon, 31 May 2021 15:00:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-01 22:24:56.189631
• Title: Neural Bi-Lexicalized PCFG Induction
• Title（参考訳）: ニューラルバイリアライズPCFG誘導
• Authors: Songlin Yang, Yanpeng Zhao, Kewei Tu
• Abstract要約: 本稿では,L-PCFGをパラメータ化する手法を提案する。 提案手法はビレクシカルな依存関係を直接モデル化し,L-PCFGの学習と表現の複雑さを低減させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.728124473130876
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Neural lexicalized PCFGs (L-PCFGs) have been shown effective in grammar induction. However, to reduce computational complexity, they make a strong independence assumption on the generation of the child word and thus bilexical dependencies are ignored. In this paper, we propose an approach to parameterize L-PCFGs without making implausible independence assumptions. Our approach directly models bilexical dependencies and meanwhile reduces both learning and representation complexities of L-PCFGs. Experimental results on the English WSJ dataset confirm the effectiveness of our approach in improving both running speed and unsupervised parsing performance.
• Abstract（参考訳）: ニューラルレキシカル化PCFG(L-PCFGs)は文法誘導に有効であることが示されている。 しかし、計算複雑性を低減するために、子語の生成に対して強い独立性を仮定し、ビレクシカルな依存関係を無視する。 本稿では,L-PCFGをパラメータ化する手法を提案する。 提案手法はビレクシカル依存関係を直接モデル化し,L-PCFGの学習と表現の複雑さを低減させる。 英語wsjデータセットにおける実験結果は、実行速度と教師なし構文解析性能の両方を改善するための手法の有効性を確認した。

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