Standard models for syntactic dependency parsing take words to be the elementary units that enter into dependency relations. In this paper, we investigate whether there are any benefits from enriching these models with the more abstract notion of nucleus proposed by Tesni\`{e}re. We do this by showing how the concept of nucleus can be defined in the framework of Universal Dependencies and how we can use composition functions to make a transition-based dependency parser aware of this concept. Experiments on 12 languages show that nucleus composition gives small but significant improvements in parsing accuracy. Further analysis reveals that the improvement mainly concerns a small number of dependency relations, including nominal modifiers, relations of coordination, main predicates, and direct objects.


翻译:在本文中,我们调查用Tesni ⁇ e}re提出的更抽象的核心概念来丰富这些模式是否有好处。我们这样做的方法是说明如何在普遍依赖的框架内界定核心概念,以及我们如何利用组成功能使过渡性依赖者了解这一概念。对12种语言的实验表明,核心构成在扭曲准确性方面带来小但显著的改进。进一步的分析显示,改进主要涉及少数依赖关系,包括名义改变者、协调关系、主要前提和直接目标。

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
最新《Transformers模型》教程,64页ppt
专知会员服务
306+阅读 · 2020年11月26日
【KDD 2020】基于互信息最大化的多知识图谱语义融合
专知会员服务
41+阅读 · 2020年9月7日
科技大数据知识图谱构建方法及应用研究综述
专知会员服务
134+阅读 · 2020年8月12日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
193+阅读 · 2019年10月10日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
一文读懂依存句法分析
AINLP
16+阅读 · 2019年4月28日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2018年6月1日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
Arxiv
0+阅读 · 2021年3月22日
Arxiv
4+阅读 · 2018年9月6日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
一文读懂依存句法分析
AINLP
16+阅读 · 2019年4月28日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2018年6月1日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员