Chinese word segmentation and dependency parsing are two fundamental tasks for Chinese natural language processing. The dependency parsing is defined on word-level, therefore word segmentation is the precondition of dependency parsing, which makes dependency parsing suffers from error propagation. In this paper, we propose a unified model to integrate Chinese word segmentation and dependency parsing. Different from previous joint models, our proposed model is a graph-based model and more concise, which results in fewer efforts of feature engineering. Our joint model achieves better performance than previous joint models. Our joint model achieves the state-of-the-art results in both Chinese word segmentation and dependency parsing.


翻译:中文文字分割和依赖性分割是中国自然语言处理的两大基本任务。 依赖性分割是根据字级定义的,因此,文字分割是依赖性分割的先决条件,这使得依赖性分割受到错误传播的影响。 在本文中,我们提出了一个统一模式,将中文文字分割和依赖性分割结合起来。 与以前的联合模式不同,我们提议的模式是一个基于图表的模型,更加简洁,从而减少了特征工程的力度。 我们的联合模型比以前的联合模型取得了更好的性能。 我们的联合模型在中文文字分割和依赖性分割上都取得了最先进的成果。

4
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/
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
49+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
76+阅读 · 2019年10月10日
计算机视觉最佳实践、代码示例和相关文档
专知会员服务
17+阅读 · 2019年10月9日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
RoBERTa中文预训练模型:RoBERTa for Chinese
PaperWeekly
57+阅读 · 2019年9月16日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
24+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
别说还不懂依存句法分析
人工智能头条
23+阅读 · 2019年4月8日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
Arxiv
12+阅读 · 2019年2月28日
UPSNet: A Unified Panoptic Segmentation Network
Arxiv
3+阅读 · 2019年1月12日
Arxiv
5+阅读 · 2018年5月5日
VIP会员
Top
微信扫码咨询专知VIP会员