論文の概要: Character-Level Chinese Dependency Parsing via Modeling Latent Intra-Word Structure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03772v1
• Date: Thu, 6 Jun 2024 06:23:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 18:15:59.955004
• Title: Character-Level Chinese Dependency Parsing via Modeling Latent Intra-Word Structure
• Title（参考訳）: 単語内構造をモデル化した漢字レベル中国語の係り受け解析
• Authors: Yang Hou, Zhenghua Li,
• Abstract要約: 本稿では,中国語における単語の内部構造をモデル化する。 制約付きアイズナーアルゴリズムは、文字レベルの木の互換性を確保するために実装されている。 詳細な分析により、粗大なパース戦略により、より言語学的に妥当な単語内構造を予測することができることが明らかになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.184330703168893
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Revealing the syntactic structure of sentences in Chinese poses significant challenges for word-level parsers due to the absence of clear word boundaries. To facilitate a transition from word-level to character-level Chinese dependency parsing, this paper proposes modeling latent internal structures within words. In this way, each word-level dependency tree is interpreted as a forest of character-level trees. A constrained Eisner algorithm is implemented to ensure the compatibility of character-level trees, guaranteeing a single root for intra-word structures and establishing inter-word dependencies between these roots. Experiments on Chinese treebanks demonstrate the superiority of our method over both the pipeline framework and previous joint models. A detailed analysis reveals that a coarse-to-fine parsing strategy empowers the model to predict more linguistically plausible intra-word structures.
• Abstract（参考訳）: 中国語で文の構文構造を明らかにすることは、単語境界が明確でないため、単語レベルのパーサーにとって大きな課題となる。 単語のレベルから文字レベルの中国語の依存性解析への移行を容易にするために,単語の内部構造をモデル化する手法を提案する。 このように、各単語レベルの依存木は、文字レベルの木の森として解釈される。 制約付きアイズナーアルゴリズムは、文字レベルの木との互換性を確保するために実装され、単語内構造のための単一のルートを保証し、これらのルート間の単語間の依存関係を確立する。 中国のツリーバンクの実験では、パイプラインフレームワークと以前のジョイントモデルの両方よりも、我々の手法が優れていることが示されている。 詳細な分析により、粗大なパース戦略により、より言語学的に妥当な単語内構造を予測することができることが明らかになった。

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