論文の概要: Transition-based Abstract Meaning Representation Parsing with Contextual Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.06229v1
• Date: Mon, 13 Jun 2022 15:05:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-14 13:03:39.422864
• Title: Transition-based Abstract Meaning Representation Parsing with Contextual Embeddings
• Title（参考訳）: 文脈埋め込みを用いた遷移型抽象的意味表現
• Authors: Yichao Liang
• Abstract要約: 本研究では,意味解析のタスクにおいて,言語モデルと記号意味論の定式化という,言語の意味への最も成功したルートを2つ組み合わせる手法について検討する。 本稿では,事前学習した文脈認識単語の埋め込み(BERTやRoBERTaなど)を解析問題に組み込むことの有用性について検討する。
• 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: The ability to understand and generate languages sets human cognition apart from other known life forms'. We study a way of combing two of the most successful routes to meaning of language--statistical language models and symbolic semantics formalisms--in the task of semantic parsing. Building on a transition-based, Abstract Meaning Representation (AMR) parser, AmrEager, we explore the utility of incorporating pretrained context-aware word embeddings--such as BERT and RoBERTa--in the problem of AMR parsing, contributing a new parser we dub as AmrBerger. Experiments find these rich lexical features alone are not particularly helpful in improving the parser's overall performance as measured by the SMATCH score when compared to the non-contextual counterpart, while additional concept information empowers the system to outperform the baselines. Through lesion study, we found the use of contextual embeddings helps to make the system more robust against the removal of explicit syntactical features. These findings expose the strength and weakness of the contextual embeddings and the language models in the current form, and motivate deeper understanding thereof.
• Abstract（参考訳）: 言語を理解して生成する能力は、人間の認知を他の既知の生命体と区別する。 統計的言語モデルと記号意味論的意味論の2つの意味への最も成功した経路を意味解析のタスクで融合する方法について検討した。 遷移型抽象的意味表現(AMR)構文解析(AmrEager)を基盤として,AMR解析の課題に事前学習した文脈認識単語の埋め込み(BERTやRoBERTaなど)を組み込むことの有用性について検討し,AmrBergerと命名した新しい構文解析に寄与する。 実験により、これらのリッチな語彙的特徴だけでは、非文脈的特徴と比較してsmatchスコアによって測定されたパーザ全体のパフォーマンスを改善するのにはあまり役に立たないことがわかった。 病変研究を通じて,コンテクスト埋め込みの使用は,明示的な構文特徴の除去に対して,より堅牢なシステムを実現するのに役立つことがわかった。 これらの知見は文脈埋め込みと言語モデルの強みと弱みを現在の形で明らかにし、その深い理解を動機付けている。

関連論文リスト

• Evaluating Contextualized Representations of (Spanish) Ambiguous Words: A New Lexical Resource and Empirical Analysis [2.2530496464901106]
  スペイン語の単言語モデルと多言語BERTモデルを用いて、文脈におけるスペイン語のあいまいな名詞の意味表現を評価する。 様々な BERT ベースの LM の文脈的意味表現は、人間の判断に多少の違いがあるが、ヒトのベンチマークには及ばない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T18:58:11Z)
• A Hybrid Approach To Aspect Based Sentiment Analysis Using Transfer Learning [3.30307212568497]
  本稿では,移動学習を用いたアスペクトベース感性分析のためのハイブリッド手法を提案する。 このアプローチは、大きな言語モデル(LLM)と従来の構文的依存関係の両方の長所を利用して、弱い教師付きアノテーションを生成することに焦点を当てている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-25T23:02:33Z)
• How Well Do Text Embedding Models Understand Syntax? [50.440590035493074]
  テキスト埋め込みモデルが幅広い構文的文脈にまたがって一般化する能力は、まだ解明されていない。 その結果,既存のテキスト埋め込みモデルは,これらの構文的理解課題に十分対応していないことが明らかとなった。 多様な構文シナリオにおけるテキスト埋め込みモデルの一般化能力を高めるための戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-14T08:51:00Z)
• Prompt-based Logical Semantics Enhancement for Implicit Discourse Relation Recognition [4.7938839332508945]
  Inlicit Discourse Relation Recognition (IDRR) のための Prompt-based Logical Semantics Enhancement (PLSE) 法を提案する。 提案手法は,事前学習した言語モデルに対する対話関係に関する知識を,素早い接続予測によってシームレスに注入する。 PDTB 2.0 と CoNLL16 データセットによる実験結果から,本手法は現状の最先端モデルに対して優れた一貫した性能を発揮することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-01T08:38:08Z)
• Can Linguistic Knowledge Improve Multimodal Alignment in Vision-Language Pretraining? [34.609984453754656]
  本研究の目的は,意味表現や構文構造を含む包括的言語知識がマルチモーダルアライメントに与える影響を明らかにすることである。 具体的には、最初の大規模マルチモーダルアライメント探索ベンチマークであるSNAREを設計、リリースする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-24T16:17:40Z)
• Natural Language Decompositions of Implicit Content Enable Better Text Representations [56.85319224208865]
  本稿では,暗黙的に伝達されたコンテンツを明示的に考慮したテキスト分析手法を提案する。 我々は大きな言語モデルを用いて、観察されたテキストと推論的に関係する命題の集合を生成する。 本研究は,NLPにおいて,文字のみではなく,観察された言語の背景にある意味をモデル化することが重要であることを示唆する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T23:45:20Z)
• Retrofitting Multilingual Sentence Embeddings with Abstract Meaning Representation [70.58243648754507]
  抽象的意味表現(AMR)を用いた既存の多言語文の埋め込みを改善する新しい手法を提案する。 原文入力と比較すると、AMRは文の中核概念と関係を明確かつ曖昧に表す構造的意味表現である。 実験結果から,多言語文をAMRで埋め込むと,意味的類似性と伝達タスクの両方において,最先端の性能が向上することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-18T11:37:36Z)
• Knowledge Graph Augmented Network Towards Multiview Representation Learning for Aspect-based Sentiment Analysis [96.53859361560505]
  本稿では,知識グラフ拡張ネットワーク(KGAN)を提案する。 KGANは感情の特徴表現を、文脈、構文、知識に基づく複数の視点から捉えている。 3つの人気のあるABSAベンチマークの実験は、我々のKGANの有効性と堅牢性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-13T08:25:53Z)
• Probing Linguistic Features of Sentence-Level Representations in Neural Relation Extraction [80.38130122127882]
  ニューラルリレーション抽出(RE)に関連する言語特性を対象とした14の探索タスクを導入する。 私たちは、40以上の異なるエンコーダアーキテクチャと2つのデータセットでトレーニングされた言語的特徴の組み合わせによって学習された表現を研究するためにそれらを使用します。 アーキテクチャによって引き起こされるバイアスと言語的特徴の含意は、探索タスクのパフォーマンスにおいて明らかに表現されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-17T09:17:40Z)
• A Dependency Syntactic Knowledge Augmented Interactive Architecture for End-to-End Aspect-based Sentiment Analysis [73.74885246830611]
  エンドツーエンドABSAのためのマルチタスク学習を用いた対話型アーキテクチャを新たに提案する。 このモデルは、よく設計された依存性関係埋め込みグラフ畳み込みネットワーク(DreGcn)を活用することで、構文知識(依存性関係と型)を完全に活用することができる。 3つのベンチマークデータセットの大規模な実験結果から,本手法の有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-04T14:59:32Z)

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。