論文の概要: Parsing linearizations appreciate PoS tags - but some are fussy about errors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15219v1
• Date: Thu, 27 Oct 2022 07:15:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-28 13:53:27.392834
• Title: Parsing linearizations appreciate PoS tags - but some are fussy about errors
• Title（参考訳）: 解析線形化はposタグを高く評価する - しかし一部はエラーに不利である
• Authors: Alberto Mu\~noz-Ortiz, Mark Anderson, David Vilares, Carlos G\'omez-Rodr\'iguez
• Abstract要約: PoSタグは、かつては構文解析の有用な情報源として扱われていたが、深層学習の普及に伴い、より状況的になってきている。 グラフおよび遷移に基づくラベル付けに対するPoSタグの影響に関する最近の研究は、タグ付け精度が高い場合や低リソースシナリオでのみ有用であることを示している。 我々は研究を行い、いくつかの傾向を明らかにする。その中で、PoSタグは一般に他のパラダイムよりもシーケンスラベリングに有用であるが、その精度はエンコードに依存している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.024457689086008
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: PoS tags, once taken for granted as a useful resource for syntactic parsing, have become more situational with the popularization of deep learning. Recent work on the impact of PoS tags on graph- and transition-based parsers suggests that they are only useful when tagging accuracy is prohibitively high, or in low-resource scenarios. However, such an analysis is lacking for the emerging sequence labeling parsing paradigm, where it is especially relevant as some models explicitly use PoS tags for encoding and decoding. We undertake a study and uncover some trends. Among them, PoS tags are generally more useful for sequence labeling parsers than for other paradigms, but the impact of their accuracy is highly encoding-dependent, with the PoS-based head-selection encoding being best only when both tagging accuracy and resource availability are high.
• Abstract（参考訳）: PoSタグは、かつては構文解析の有用な情報源として扱われていたが、深層学習の普及に伴い、より状況的になってきている。 グラフおよびトランジションベースのパーサに対するPoSタグの影響に関する最近の研究は、タグ付け精度が違法に高い場合や低リソースシナリオでのみ有用であることを示している。 しかし、このような解析は新たなシーケンスラベリング構文解析パラダイムに欠けており、一部のモデルではエンコーディングとデコードにposタグを明示的に使っているため、特に関係がある。 私たちは研究を行い、いくつかの傾向を明らかにする。 その中でも、PoSタグは他のパラダイムよりもシーケンスラベリングパーサに有用であるが、その精度の影響は高いエンコーディングに依存しており、タグ付け精度とリソース可用性の両方が高い場合にのみ、PoSベースのヘッドセレクションエンコーディングが最適である。

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