Fugu-MT 論文翻訳(概要): Transition-based Bubble Parsing: Improvements on Coordination Structure Prediction

論文の概要: Transition-based Bubble Parsing: Improvements on Coordination Structure Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.06905v1
Date: Wed, 14 Jul 2021 18:00:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-16 14:05:27.276533
Title: Transition-based Bubble Parsing: Improvements on Coordination Structure Prediction
Title（参考訳）: 遷移型バブル解析:コーディネーション構造予測の改善
Authors: Tianze Shi, Lillian Lee
Abstract要約: 本稿では,気泡増進構造解析のための遷移システムとニューラルモデルを提案する。 The English Penn Treebank and the English GENIA corpus での実験結果から,我々の研究は構造予測のコーディネートにおける過去の最先端のアプローチに勝っていることが示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.71574180551552
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We propose a transition-based bubble parser to perform coordination structure identification and dependency-based syntactic analysis simultaneously. Bubble representations were proposed in the formal linguistics literature decades ago; they enhance dependency trees by encoding coordination boundaries and internal relationships within coordination structures explicitly. In this paper, we introduce a transition system and neural models for parsing these bubble-enhanced structures. Experimental results on the English Penn Treebank and the English GENIA corpus show that our parsers beat previous state-of-the-art approaches on the task of coordination structure prediction, especially for the subset of sentences with complex coordination structures.
Abstract（参考訳）: 協調構造同定と依存型構文解析を同時に行うための遷移型バブルパーサを提案する。バブル表現は数十年前に形式言語学の文献で提案され、コーディネーション境界とコーディネーション構造の内部関係を明示的にエンコードすることで依存木を強化する。本稿では,これらの気泡構造を解析するための遷移系とニューラルモデルを提案する。英ペン・ツリーバンク (penn treebank) と英ジェニア・コーパス (british genia corpus) の実験結果は, コーディネート構造予測の課題, 特に複雑なコーディネート構造を持つ文の部分集合に対して, 従来の手法を上回っていた。

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