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。
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