論文の概要: An Attempt to Develop a Neural Parser based on Simplified Head-Driven Phrase Structure Grammar on Vietnamese

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17270v1
• Date: Tue, 26 Nov 2024 09:46:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:36:05.627728
• Title: An Attempt to Develop a Neural Parser based on Simplified Head-Driven Phrase Structure Grammar on Vietnamese
• Title（参考訳）: ベトナムにおける簡易な頭駆動句構造文法に基づくニューラルパーザの開発の試み
• Authors: Duc-Vu Nguyen, Thang Chau Phan, Quoc-Nam Nguyen, Kiet Van Nguyen, Ngan Luu-Thuy Nguyen,
• Abstract要約: 既存のベトナムのコーパスは、簡易な頭駆動句構造文法規則に従わなかった。 我々は、ベトナムのテキストをエンコードできるPhoBERTまたはXLM-Roaモデルに置き換えることで、最初のPenn Treebankを修正した。 以上の結果から,HPSG Neural corpora の簡易化は,選挙区解析において82%のFスコアを達成できた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4990724156326336
• License:
• Abstract: In this paper, we aimed to develop a neural parser for Vietnamese based on simplified Head-Driven Phrase Structure Grammar (HPSG). The existing corpora, VietTreebank and VnDT, had around 15% of constituency and dependency tree pairs that did not adhere to simplified HPSG rules. To attempt to address the issue of the corpora not adhering to simplified HPSG rules, we randomly permuted samples from the training and development sets to make them compliant with simplified HPSG. We then modified the first simplified HPSG Neural Parser for the Penn Treebank by replacing it with the PhoBERT or XLM-RoBERTa models, which can encode Vietnamese texts. We conducted experiments on our modified VietTreebank and VnDT corpora. Our extensive experiments showed that the simplified HPSG Neural Parser achieved a new state-of-the-art F-score of 82% for constituency parsing when using the same predicted part-of-speech (POS) tags as the self-attentive constituency parser. Additionally, it outperformed previous studies in dependency parsing with a higher Unlabeled Attachment Score (UAS). However, our parser obtained lower Labeled Attachment Score (LAS) scores likely due to our focus on arc permutation without changing the original labels, as we did not consult with a linguistic expert. Lastly, the research findings of this paper suggest that simplified HPSG should be given more attention to linguistic expert when developing treebanks for Vietnamese natural language processing.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,HPSG(Head-Driven Phrase Structure Grammar)を簡略化したベトナム語用ニューラルパーサの開発を目的とした。 既存のコーパスであるVietTreebankとVnDTは、HPSGルールに従わない選挙区と依存性ツリーのペアの15%を占めていた。 簡易HPSG規則に固執しないコーパスの問題に対処するため, 簡易HPSG規則に適合させるため, トレーニングおよび開発セットからのサンプルをランダムに置換した。 次に、ベトナム語テキストをエンコード可能なPhoBERTまたはXLM-RoBERTaモデルに置き換えることで、最初の簡易HPSG Neural ParserをPenn Treebank向けに修正した。 修正VietTreebankとVnDTコーパスの実験を行った。 以上の結果から,HPSG Neural Parser の簡易化により,予測音声(POS)タグと予測音声(POS)タグを併用した場合に82%の精度でFスコアが得られた。 さらに、より高度なUnlabeled Attachment Score (UAS)による依存性解析における以前の研究よりも優れていた。 しかし,我々は言語専門家に相談しなかったため,元のラベルを変更することなく弧の置換に着目したため,低ラベル付きアタッチメントスコア(LAS)値を得た。 最後に,ベトナム語処理のための木バンクの開発において,HPSGの簡易化が言語専門家に注意を向けることが示唆された。

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