論文の概要: TGIF: Tree-Graph Integrated-Format Parser for Enhanced UD with Two-Stage Generic- to Individual-Language Finetuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.06907v1
• Date: Wed, 14 Jul 2021 18:00:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-16 14:05:08.789390
• Title: TGIF: Tree-Graph Integrated-Format Parser for Enhanced UD with Two-Stage Generic- to Individual-Language Finetuning
• Title（参考訳）: TGIF:2段階ジェネリックから個別言語ファインタニングによる拡張UDのための木グラフ統合型パーサ
• Authors: Tianze Shi, Lillian Lee
• Abstract要約: 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。
• 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 present our contribution to the IWPT 2021 shared task on parsing into enhanced Universal Dependencies. Our main system component is a hybrid tree-graph parser that integrates (a) predictions of spanning trees for the enhanced graphs with (b) additional graph edges not present in the spanning trees. We also adopt a finetuning strategy where we first train a language-generic parser on the concatenation of data from all available languages, and then, in a second step, finetune on each individual language separately. Additionally, we develop our own complete set of pre-processing modules relevant to the shared task, including tokenization, sentence segmentation, and multiword token expansion, based on pre-trained XLM-R models and our own pre-training of character-level language models. Our submission reaches a macro-average ELAS of 89.24 on the test set. It ranks top among all teams, with a margin of more than 2 absolute ELAS over the next best-performing submission, and best score on 16 out of 17 languages.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,iwpt 2021の共通タスクである,拡張ユニバーサル依存関係へのパースへの貢献について述べる。 我々の主なシステムコンポーネントは、(a)拡張グラフに対して、(b)拡張グラフに存在しない追加グラフエッジに対して、(a)拡張ツリーのスパンニング予測を統合するハイブリッドツリーグラフパーサである。 また、まず、利用可能なすべての言語からのデータの連結について、言語ジェネリックパーサをトレーニングし、次に、各言語を個別に微調整する、微調整戦略を採用しています。 さらに,事前学習されたXLM-Rモデルと文字レベル言語モデルの事前学習に基づいて,トークン化や文分割,マルチワードトークン拡張など,共有タスクに関連する独自の事前処理モジュールを開発する。 我々の提出はテストセットで平均89.24のマクロ平均ELASに達する。 全チームの中でトップにランクインし、次のベストパフォーマンスの応募者に対して2つ以上の絶対 elas と17言語中16言語でベストスコアを付けている。

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