論文の概要: COMBO: a new module for EUD parsing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.03809v1
- Date: Thu, 8 Jul 2021 12:34:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-09 13:38:22.756535
- Title: COMBO: a new module for EUD parsing
- Title(参考訳): combo: eudパースのための新しいモジュール
- Authors: Mateusz Klimaszewski, Alina Wr\'oblewska
- Abstract要約: IWPT 2021 EUD共有タスクに参加したCOMBOによるEUD解析とその実装について紹介する。
このタスクの目的は、17の言語で生テキストをEUD(Enhanced Universal Dependencies)に解析することである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce the COMBO-based approach for EUD parsing and its implementation,
which took part in the IWPT 2021 EUD shared task. The goal of this task is to
parse raw texts in 17 languages into Enhanced Universal Dependencies (EUD). The
proposed approach uses COMBO to predict UD trees and EUD graphs. These
structures are then merged into the final EUD graphs. Some EUD edge labels are
extended with case information using a single language-independent expansion
rule. In the official evaluation, the solution ranked fourth, achieving an
average ELAS of 83.79%. The source code is available at
https://gitlab.clarin-pl.eu/syntactic-tools/combo.
- Abstract(参考訳): IWPT 2021 EUD共有タスクに参加したCOMBOによるEUD解析とその実装について紹介する。
このタスクの目的は、17の言語で生テキストをEUD(Enhanced Universal Dependencies)に解析することである。
提案手法では,UD木とEUDグラフの予測にCOMBOを用いる。
これらの構造は最終EUDグラフにマージされる。
いくつかのEUDエッジラベルは、単一の言語に依存しない拡張ルールを使用してケース情報で拡張される。
公式評価では、解は第4位となり、平均のelisは83.79%に達した。
ソースコードはhttps://gitlab.clarin-pl.eu/syntactic-tools/comboで入手できる。
関連論文リスト
- GlotCC: An Open Broad-Coverage CommonCrawl Corpus and Pipeline for Minority Languages [53.56700754408902]
GlotCCは、ClomCrawlから派生した、クリーンでドキュメントレベルの2TBの汎用ドメインコーパスである。
我々はGlotCCと、それを生成するためのシステムを作成し、研究コミュニティに提供します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-31T11:14:12Z) - Constructing Code-mixed Universal Dependency Forest for Unbiased
Cross-lingual Relation Extraction [92.84968716013783]
言語間関係抽出(XRE)は,共通依存(UD)リソースから言語に一貫性のある構造的特徴を積極的に活用する。
コード混合型UDフォレストの構築により,非バイアス型UDベースXREトランスファーについて検討する。
このような森林特性により、トレーニングと予測フェーズ間のUDベースのXREのギャップを効果的に閉じることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-20T18:24:06Z) - Substructure Distribution Projection for Zero-Shot Cross-Lingual
Dependency Parsing [55.69800855705232]
SubDPは、サブ構造分布を別々に投影することで、あるドメインの構造を別のドメインに分割する手法である。
我々は,0ショットの言語間依存関係解析におけるSubDPの評価を行い,依存関係弧をサブストラクチャとする。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-16T10:12:28Z) - TGIF: Tree-Graph Integrated-Format Parser for Enhanced UD with Two-Stage
Generic- to Individual-Language Finetuning [18.71574180551552]
IWPT 2021共有タスクへのコントリビューションについて述べる。
我々のメインシステムコンポーネントはハイブリッドツリーグラフであり、スプレッドツリーに存在しないグラフエッジを付加した拡張グラフに対して、スプレッドツリーの予測を統合する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-14T18:00:08Z) - The DCU-EPFL Enhanced Dependency Parser at the IWPT 2021 Shared Task [19.98425994656106]
We describe the multitask-EPFL submit to the IWPT 2021 Shared Task on Parsing into Enhanced Universal Dependencies。
このタスクは、セマンティック構造を表現するためにより円滑に設計された基本依存性ツリーの拡張である拡張グラフのパースを含む。
評価は17言語29のツリーバンクで行われ、参加者は生文字列から始まる各言語からデータを解析する必要がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-05T12:42:59Z) - UPC's Speech Translation System for IWSLT 2021 [2.099922236065961]
本稿では,UPC 機械翻訳グループによる IWSLT 2021 オフライン音声翻訳タスクの提出について述べる。
タスクは、tedトークから抽出された英語の音声録音をドイツ語のテキストに翻訳できるシステムを構築することにある。
提案方式は,エンコーダとデコーダ間の結合モジュールと事前学習モデルを組み合わせた音声翻訳システムである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-10T17:04:11Z) - Multilingual Autoregressive Entity Linking [49.35994386221958]
mGENREはMultilingual Entity Linking問題のためのシーケンス対シーケンスシステムである。
与えられた言語で言及すると、mGENREはターゲットエンティティの名前を左から右へ、トークンごとに予測します。
提案手法の有効性を3つのMELベンチマーク実験を含む広範囲な評価により示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-23T13:25:55Z) - GATE: Graph Attention Transformer Encoder for Cross-lingual Relation and
Event Extraction [107.8262586956778]
言語に依存しない文表現を学習するために、普遍的な依存解析を伴うグラフ畳み込みネットワーク(GCN)を導入する。
GCNは、長い範囲の依存関係を持つ単語をモデル化するのに苦労する。
そこで本研究では,構文的距離の異なる単語間の依存関係を学習するための自己認識機構を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-06T20:30:35Z) - The ADAPT Enhanced Dependency Parser at the IWPT 2020 Shared Task [12.226699055857182]
本稿では,2020 IWPT共有タスクのためのADAPTシステムについて述べる。
UDPipe と UDPipe-Future を用いたパイプラインアプローチを実装し,初期アノテーションのレベルを提供する。
ほとんどの言語では、強化された依存関係を解析するタスクにセマンティックな依存関係をうまく適用することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-03T14:43:04Z) - pyBART: Evidence-based Syntactic Transformations for IE [52.93947844555369]
pyBARTは、英語のUD木を拡張UDグラフに変換するためのオープンソースのPythonライブラリである。
パターンに基づく関係抽出のシナリオで評価すると、より少ないパターンを必要としながら、より高精細なUDよりも高い抽出スコアが得られる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-04T07:38:34Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。