論文の概要: A tree interpretation of arc standard dependency derivation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.27459v1
• Date: Sun, 29 Mar 2026 00:45:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-31 23:18:44.969939
• Title: A tree interpretation of arc standard dependency derivation
• Title（参考訳）: アーク標準依存性導出のツリー解釈
• Authors: Zihao Huang, Ai Ka Lee, Jungyeul Park,
• Abstract要約: 射影依存木に対するアーク標準微分は、表面連続収率と安定な語彙アンカーを持つ一意の順序木表現を決定する。 標準的な神経遷移に基づく概念実証実装は、導出が実行可能であり、安定した依存性回復をサポートすることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.924206868793046
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We show that arc-standard derivations for projective dependency trees determine a unique ordered tree representation with surface-contiguous yields and stable lexical anchoring. Each \textsc{shift}, \textsc{leftarc}, and \textsc{rightarc} transition corresponds to a deterministic tree update, and the resulting hierarchical object uniquely determines the original dependency arcs. We further show that this representation characterizes projectivity: a single-headed dependency tree admits such a contiguous ordered representation if and only if it is projective. The proposal is derivational rather than convertive. It interprets arc-standard transition sequences directly as ordered tree construction, rather than transforming a completed dependency graph into a phrase-structure output. For non-projective inputs, the same interpretation can be used in practice via pseudo-projective lifting before derivation and inverse decoding after recovery. A proof-of-concept implementation in a standard neural transition-based parser shows that the mapped derivations are executable and support stable dependency recovery.
• Abstract（参考訳）: 射影依存性木に対するアーク標準導出は、表面連続収率と安定な語彙アンカーを持つ一意な順序木表現を決定する。 それぞれの \textsc{shift}, \textsc{leftarc}, \textsc{rightarc} トランジションは決定論的ツリー更新に対応し、結果として得られる階層オブジェクトが元の依存弧をユニークに決定する。 さらに、この表現が射影性(英語版)を特徴づけることを示す: 単頭依存木はそのような連続的な順序表現が射影であることとそれが射影であることは同値である。 その提案は換算よりも派生的だ。 これは、完了した依存グラフをフレーズ構造出力に変換するのではなく、順序付きツリー構造としてアーク標準遷移シーケンスを直接解釈する。 非プロジェクティブ入力では、導出前の擬似プロジェクティブリフトと、回復後の逆復号によって、実際に同じ解釈が用いられる。 標準的なニューラルトランジションベースのパーサにおける概念実証実装は、マッピングされた導出が実行可能であり、安定した依存性回復をサポートすることを示す。

関連論文リスト

• Self-Corrected Image Generation with Explainable Latent Rewards [55.29175717238288]
  我々は、説明可能なLatent RewarDを通じて生成をガイドする自己修正フレームワークであるxLARDを提案する。 xLARDは、モデル生成参照からの構造化されたフィードバックに基づいて遅延表現を洗練する軽量な修正器を導入している。 実験により、xLARDは、生成前の状態を維持しながら、意味的アライメントと視覚的忠実性を改善することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-26T02:59:35Z)
• Nonparametric Partial Disentanglement via Mechanism Sparsity: Sparse Actions, Interventions and Sparse Temporal Dependencies [58.179981892921056]
  この研究は、メカニズムのスパーシティ正則化(英語版)と呼ばれる、アンタングルメントの新たな原理を導入する。 本稿では,潜在要因を同時に学習することで,絡み合いを誘発する表現学習手法を提案する。 学習した因果グラフをスパースに規則化することにより、潜伏因子を復元できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-10T02:38:21Z)
• Compositional Generalization without Trees using Multiset Tagging and Latent Permutations [121.37328648951993]
  まず、各入力トークンに複数の出力トークンをタグ付けします。 次に、新しいパラメータ化法と置換予測法を用いて、トークンを出力シーケンスに配置する。 我々のモデルは、事前訓練されたセq2seqモデルと、現実的なセマンティック解析タスクに関する先行研究より優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-26T14:09:35Z)
• Syntactic Substitutability as Unsupervised Dependency Syntax [31.488677474152794]
  依存関係関係や構文置換可能性の定義において、より一般的な性質を暗黙的にモデル化する。 この性質は、依存関係の両端にある単語が、同じカテゴリの単語で置き換えられるという事実を捉えている。 使用する代替品の数を増やすことで、自然データに対する解析精度が向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-29T09:01:37Z)
• TreeFlow: Going beyond Tree-based Gaussian Probabilistic Regression [0.0]
  ツリーアンサンブルを使うことの利点と柔軟な確率分布をモデル化する能力を組み合わせたツリーベースアプローチであるTreeFlowを紹介した。 提案手法は, 諸量, 特徴量, 目標寸法の異なる回帰ベンチマークを用いて評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-08T20:06:23Z)
• Integrating Dependency Tree Into Self-attention for Sentence Representation [9.676884071651205]
  本稿では,自己認識機構と協調して機能するリレーショナルアテンション機構を適用したDependency-Transformerを提案する。 スコアベースの手法により、Transformerの並列化に影響を与えずに構文情報をインジェクトすることに成功した。 文表現のための4つのタスクにおいて、我々のモデルは最先端の手法よりも優れているか、あるいは同等である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-11T13:44:41Z)
• Learning compositional structures for semantic graph parsing [81.41592892863979]
  本稿では、AM依存性解析をニューラル潜在変数モデルで直接トレーニングする方法を示す。 本モデルでは,いくつかの言語現象を独自に把握し,教師あり学習に匹敵する精度を達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-08T14:20:07Z)
• Coordinate Constructions in English Enhanced Universal Dependencies: Analysis and Computational Modeling [1.9950682531209154]
  拡張ユニバーサル依存(UD)における座標構成の表現に対処する。 手動で編集した構文グラフの大規模なデータセットを作成する。 元のデータにおけるいくつかの系統的誤りを識別し、結合の伝播も提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-16T10:24:27Z)
• Bracketing Encodings for 2-Planar Dependency Parsing [14.653008985229617]
  長さ n の文上の任意の 2-平面依存木を n 個のラベルの列として表現できるブラケットベースの符号化法を提案する。 木バンクの依存構文構造の大部分に存在する2-プランナリティのよく知られた性質を考慮に入れた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-01T18:53:32Z)
• Please Mind the Root: Decoding Arborescences for Dependency Parsing [67.71280539312536]
  我々はUniversal Dependency Treebankから多くの言語における最先端の出力を分析する。 最悪の制約違反率は24%です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-06T08:31:14Z)
• Span-based Semantic Parsing for Compositional Generalization [53.24255235340056]
  SpanBasedSPは入力発話上のスパンツリーを予測し、部分的なプログラムが入力内のスパンをどのように構成するかを明示的に符号化する。 GeoQuery、SCAN、CLOSUREでは、SpanBasedSPはランダムスプリットの強いseq2seqベースラインと似ているが、構成一般化を必要とするスプリットのベースラインに比べて劇的に性能が向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-13T16:42:18Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。