Fugu-MT 論文翻訳(概要): Structural Ambiguity and its Disambiguation in Language Model Based Parsers: the Case of Dutch Clause Relativization

論文の概要: Structural Ambiguity and its Disambiguation in Language Model Based Parsers: the Case of Dutch Clause Relativization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14917v1
Date: Wed, 24 May 2023 09:04:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-25 17:55:47.404135
Title: Structural Ambiguity and its Disambiguation in Language Model Based Parsers: the Case of Dutch Clause Relativization
Title（参考訳）: 言語モデルに基づくパーザの構造的曖昧さとその曖昧さ--オランダ語句相対化の場合
Authors: Gijs Wijnholds and Michael Moortgat
Abstract要約: 先行文の存在が相対的節の曖昧さをいかに解決するかを考察する。その結果、証明ネットに基づくニューロシンボリックは、普遍的な依存関係に基づくアプローチよりも、データ偏差補正に対してよりオープンであることが示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9950872478176627
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper addresses structural ambiguity in Dutch relative clauses. By investigating the task of disambiguation by grounding, we study how the presence of a prior sentence can resolve relative clause ambiguities. We apply this method to two parsing architectures in an attempt to demystify the parsing and language model components of two present-day neural parsers. Results show that a neurosymbolic parser, based on proof nets, is more open to data bias correction than an approach based on universal dependencies, although both setups suffer from a comparable initial data bias.
Abstract（参考訳）: 本稿では,オランダ関係節の構造的曖昧性について述べる。接地による曖昧さ解消の課題を検討することで,先行文の存在が関係節曖昧さをいかに解決できるかを検討する。この手法を2つの解析アーキテクチャに適用し、今日の2つのニューラルパーサのパーシングと言語モデルコンポーネントをデミスタライズする。結果は、証明ネットに基づくニューロシンボリックパーサーは、普遍的な依存関係に基づくアプローチよりもデータバイアスの修正に対してよりオープンであることを示している。

関連論文リスト

Cross-domain Chinese Sentence Pattern Parsing [67.1381983012038]
文パターン構造解析(SPS)は、主に言語教育に使用される構文解析法である。既存のSPSは教科書のコーパスに大きく依存しており、クロスドメイン機能に欠ける。本稿では,大規模言語モデル(LLM)を自己学習フレームワーク内で活用する革新的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-26T05:30:48Z)
A Truly Joint Neural Architecture for Segmentation and Parsing [15.866519123942457]
形態的リッチ言語(MRL)の性能は他の言語よりも低い。空間的に制限された入力トークンのモルフォロジーの複雑さとあいまいさのため、ツリーのノードとして機能する言語単位は事前に分かっていない。本稿では,入力のすべての形態的あいまいさを保存する格子型表現をアーク分解モデルに提供し,その形態的・構文的解析タスクを一度に解く,結合型ニューラルアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-04T16:56:08Z)
Language models in word sense disambiguation for Polish [0.0]
ニューラル言語モデルを用いて、あいまいな単語と同じような単語を予測する。これらの単語に基づいて,単語知覚の分割を異なる方法で予測する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-27T20:47:53Z)
On The Ingredients of an Effective Zero-shot Semantic Parser [95.01623036661468]
我々は、標準発話とプログラムの訓練例を文法から言い換えて、ゼロショット学習を分析する。改良された文法,より強力なパラフレーズ,効率的な学習手法を用いて,これらのギャップを埋めることを提案する。我々のモデルはラベル付きデータゼロの2つの意味解析ベンチマーク(Scholar, Geo)で高い性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-15T21:41:16Z)
Discrete representations in neural models of spoken language [56.29049879393466]
音声言語の弱教師付きモデルの文脈における4つの一般的なメトリクスの利点を比較した。異なる評価指標が矛盾する結果をもたらすことが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-12T11:02:02Z)
Syntactic Perturbations Reveal Representational Correlates of Hierarchical Phrase Structure in Pretrained Language Models [22.43510769150502]
文レベルの構文のどの側面がベクターベースの言語表現によってキャプチャされるのかは、完全には分かっていない。このプロセスでは,トランスフォーマーが文のより大きな部分の層に感性を持たせることが示され,階層的な句構造が重要な役割を果たしている。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-15T16:30:31Z)
Dive into Ambiguity: Latent Distribution Mining and Pairwise Uncertainty Estimation for Facial Expression Recognition [59.52434325897716]
DMUE(DMUE)という,アノテーションのあいまいさを2つの視点から解決するソリューションを提案する。前者に対しては,ラベル空間における潜伏分布をよりよく記述するために,補助的マルチブランチ学習フレームワークを導入する。後者の場合、インスタンス間の意味的特徴のペアワイズ関係を完全に活用して、インスタンス空間のあいまいさの程度を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-01T03:21:57Z)
On Robustness of Neural Semantic Parsers [9.176739484385932]
本研究は,敵対的攻撃の存在下での意味論の堅牢性に関する実証的研究である。形式的には、意味解析の敵は摂動発話-LF対であると考えられている。その結果,テストセットにおけるサーテ・オブ・ザ・アーツのパフォーマンスを測定し,データ拡張の効果を評価する上での5つの研究課題に答えた。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-02T15:41:28Z)
Infusing Finetuning with Semantic Dependencies [62.37697048781823]
シンタックスとは異なり、セマンティクスは今日の事前訓練モデルによって表面化されないことを示す。次に、畳み込みグラフエンコーダを使用して、タスク固有の微調整にセマンティック解析を明示的に組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-10T01:27:24Z)
Constructing a Family Tree of Ten Indo-European Languages with Delexicalized Cross-linguistic Transfer Patterns [57.86480614673034]
我々は,デレクシカル化転送を,解釈可能なツリー・ツー・ストリングパターンとツリー・ツー・ツリーパターンとして定式化する。これにより、言語間移動を定量的に探索し、第二言語習得の問い合わせを拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-17T15:56:54Z)
A Survey of Syntactic-Semantic Parsing Based on Constituent and Dependency Structures [14.714725860010724]
我々は、構文解析の最も一般的な2つの形式、すなわち構成解析と依存性解析に焦点を当てている。本稿では、構成解析と依存性解析の代表モデルと、リッチセマンティクスによる依存性解析について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-19T10:21:17Z)

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。