論文の概要: Slide, Constrain, Parse, Repeat: Synchronous SlidingWindows for Document AMR Parsing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17273v1
• Date: Fri, 26 May 2023 21:38:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-30 20:40:46.254353
• Title: Slide, Constrain, Parse, Repeat: Synchronous SlidingWindows for Document AMR Parsing
• Title（参考訳）: Slide, Constrain, Parse, Repeat: ドキュメントAMR解析のための同期スライディングWindows
• Authors: Sadhana Kumaravel, Tahira Naseem, Ramon Fernandez Astudillo, Radu Florian, Salim Roukos
• Abstract要約: 本研究では,Structured-BARTの拡張により,文書レベルのAMRのオラクルと解析を開発する。 我々の遷移オラクルは、スライド窓を用いても、金のクロスセグメントリンクのわずか8%しか失われていないことを示す。 提案システムは,Multi-Sentence AMR 3.0コーパス上での文書レベルのAMR解析タスクに対して,最先端パイプライン方式と同等に動作する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.73441509190781
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The sliding window approach provides an elegant way to handle contexts of sizes larger than the Transformer's input window, for tasks like language modeling. Here we extend this approach to the sequence-to-sequence task of document parsing. For this, we exploit recent progress in transition-based parsing to implement a parser with synchronous sliding windows over source and target. We develop an oracle and a parser for document-level AMR by expanding on Structured-BART such that it leverages source-target alignments and constrains decoding to guarantee synchronicity and consistency across overlapping windows. We evaluate our oracle and parser using the Abstract Meaning Representation (AMR) parsing 3.0 corpus. On the Multi-Sentence development set of AMR 3.0, we show that our transition oracle loses only 8\% of the gold cross-sentential links despite using a sliding window. In practice, this approach also results in a high-quality document-level parser with manageable memory requirements. Our proposed system performs on par with the state-of-the-art pipeline approach for document-level AMR parsing task on Multi-Sentence AMR 3.0 corpus while maintaining sentence-level parsing performance.
• Abstract（参考訳）: スライディングウィンドウアプローチは、言語モデリングのようなタスクのためにトランスフォーマーの入力ウィンドウよりも大きなサイズのコンテキストを扱うエレガントな方法を提供する。 ここでは,このアプローチを文書解析のシーケンシャル・ツー・シーケンスタスクに拡張する。 そこで本研究では,遷移解析の最近の進歩を利用して,ソースとターゲット上の同期スライディングウィンドウを備えたパーサを実装した。 我々は、ソースターゲットのアライメントと制約デコーディングを活用し、重なり合うウィンドウ間の同期性と一貫性を保証するため、Structured-BARTを拡張して文書レベルのAMRのためのオラクルとパーサを開発する。 抽象的意味表現(AMR)解析3.0コーパスを用いたオラクルとパーサの評価を行った。 AMR 3.0の多文開発セットでは,スライドウィンドウを使用しながら,我々の遷移オラクルは金のクロスセグメントリンクの8倍しか失われていないことがわかった。 実際にこのアプローチは、管理可能なメモリ要件を備えた高品質なドキュメントレベルのパーサも実現します。 提案システムは,文レベルの解析性能を維持しつつ,多文AMR 3.0コーパス上での文書レベルのAMR解析タスクに対して,最先端のパイプライン手法と同等に動作する。

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