基于预训练越南语成分句法分析的实证研究
计算与语言
2020-10-21 v2
摘要
本工作中，我们采用基于跨度的（span-based）方法用于越南语成分句法分析。我们的方法遵循自注意力编码器架构以及使用 CKY 风格推断算法的图表解码器。我们给出了在越南语数据集 VietTreebank 与 NIIVTB1 上，使用预训练模型 XLM-Roberta 与 PhoBERT 的实证方法比较实验结果的剖析。结果显示，我们的 XLM-Roberta 模型取得的 F1-score 显著优于其他预训练模型，在 VietTreebank 上为 81.19%，在 NIIVTB1 上为 85.70%。
引用
@article{arxiv.2010.09623,
title = {An Empirical Study for Vietnamese Constituency Parsing with Pre-training},
author = {Tuan-Vi Tran and Xuan-Thien Pham and Duc-Vu Nguyen and Kiet Van Nguyen and Ngan Luu-Thuy Nguyen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.09623},
year = {2020}
}