論文の概要: Modeling Label Correlations for Second-Order Semantic Dependency Parsing with Mean-Field Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.03619v1
• Date: Thu, 7 Apr 2022 17:40:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-08 14:31:23.361901
• Title: Modeling Label Correlations for Second-Order Semantic Dependency Parsing with Mean-Field Inference
• Title（参考訳）: 平均場推論を用いた二階意味依存解析のためのラベル相関のモデル化
• Authors: Songlin Yang, Kewei Tu
• Abstract要約: エンド・ツー・エンド平均場推論を用いた2次セマンティック解析は優れた性能を示した。 本研究では,隣り合う弧間のラベル相関をモデル化することで,この手法を改善することを目的とする。 この計算課題に対処するために、テンソル分解技術を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.75002236767817
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Second-order semantic parsing with end-to-end mean-field inference has been shown good performance. In this work we aim to improve this method by modeling label correlations between adjacent arcs. However, direct modeling leads to memory explosion because second-order score tensors have sizes of $O(n^3L^2)$ ($n$ is the sentence length and $L$ is the number of labels), which is not affordable. To tackle this computational challenge, we leverage tensor decomposition techniques, and interestingly, we show that the large second-order score tensors have no need to be materialized during mean-field inference, thereby reducing the computational complexity from cubic to quadratic. We conduct experiments on SemEval 2015 Task 18 English datasets, showing the effectiveness of modeling label correlations. Our code is publicly available at https://github.com/sustcsonglin/mean-field-dep-parsing.
• Abstract（参考訳）: 終端平均場推論を用いた2階意味解析は優れた性能を示した。 本研究では,隣り合う弧間のラベル相関をモデル化することで,この手法を改善することを目的とする。 しかし、2階のスコアテンソルのサイズが$O(n^3L^2)$$$(n$は文長、$L$はラベルの数)であるため、直接のモデリングはメモリの爆発を引き起こす。 この計算課題に取り組むため、テンソル分解法を活用し、興味深いことに、平均場推論中に大きな二階スコアテンソルを具現化する必要がなく、従って計算の複雑さを立方体から二次に減らすことができる。 semeval 2015タスク18英語データセットについて実験を行い,ラベル相関のモデル化の有効性を示した。 私たちのコードはhttps://github.com/sustcsonglin/mean-field-dep-parsingで公開されています。

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