論文の概要: Constituents Correspond to Word Sequence Patterns among Sentences with Equivalent Predicate-Argument Structures: Unsupervised Constituency Parsing by Span Matching
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12059v1
- Date: Thu, 18 Apr 2024 10:17:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-19 12:41:30.606076
- Title: Constituents Correspond to Word Sequence Patterns among Sentences with Equivalent Predicate-Argument Structures: Unsupervised Constituency Parsing by Span Matching
- Title（参考訳）: 等価述語句構造を持つ文間の単語列パターンに対応する構成詞:スパンマッチングによる教師なし構成詞解析
- Authors: Junjie Chen, Xiangheng He, Danushka Bollegala, Yusuke Miyao,
- Abstract要約: 教師なし選挙区パーシング(英: Unsupervised constituency parsing)とは、目的の文において構文単位(つまり、構成要素)を形成する単語列を識別することである。
本研究では,PASと等価な文集合における単語列パターンに対応するtextbfconstituentを実証的に検証する。
本稿では,単語列パターンを初めて計算解析に適用する頻度に基づく手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.63321102040579
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Unsupervised constituency parsing is about identifying word sequences that form a syntactic unit (i.e., constituents) in a target sentence. Linguists identify the constituent by evaluating a set of Predicate-Argument Structure (PAS) equivalent sentences where we find the constituent corresponds to frequent word sequences. However, such information is unavailable to previous parsing methods which identify the constituent by observing sentences with diverse PAS. In this study, we empirically verify that \textbf{constituents correspond to word sequence patterns in the PAS-equivalent sentence set}. We propose a frequency-based method \emph{span-overlap}, applying the word sequence pattern to computational unsupervised parsing for the first time. Parsing experiments show that the span-overlap parser outperforms state-of-the-art parsers in eight out of ten languages. Further discrimination analysis confirms that the span-overlap method can non-trivially separate constituents from non-constituents. This result highlights the utility of the word sequence pattern. Additionally, we discover a multilingual phenomenon: \textbf{participant-denoting constituents are more frequent than event-denoting constituents}. The phenomenon indicates a behavioral difference between the two constituent types, laying the foundation for future labeled unsupervised parsing.
- Abstract（参考訳）: 教師なし選挙区パーシング(英: Unsupervised constituency parsing)とは、目的の文において構文単位(つまり、構成要素)を形成する単語列を識別することである。
言語学者は、その成分が頻繁な単語列に対応するのを見つける述語-代名詞構造(PAS)等価文の集合を評価することによって、構成成分を識別する。
しかし、これらの情報は、多様なPASで文を観察することによって構成を識別する従来の解析手法では利用できない。
本研究では,<textbf{constituents>がPAS等価文集合内の単語列パターンに対応することを実証的に検証する。
本稿では,単語列パターンを教師なし解析に初めて適用し,周波数ベースの手法であるemph{span-overlap}を提案する。
パーシング実験は、10言語中8言語において、オーバーラップパーサーが最先端のパーサーより優れていることを示している。
さらなる差別分析により、スパンオーバーラップ法は非構成成分から非自明に分離できることを確認した。
この結果は、単語シーケンスパターンの有用性を強調している。
さらに、多言語現象が発見される: \textbf{participant-denoting componentsは、イベント記述成分よりも頻繁に起こる。
この現象は2つの構成要素の挙動の違いを示し、将来のラベル付き教師なし構文解析の基礎となる。
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