语言变异与普遍性的建模：面向自然语言处理的类型学语言学综述
计算与语言
2020-10-28 v3
摘要
语言类型学旨在刻画世界各语言间的结构与语义变异。大规模类型学可为多语言自然语言处理（NLP）提供极佳指导，尤其对于缺乏人工标注资源的语言。我们呈现一篇关于在 NLP 技术开发中使用类型学信息的广泛文献综述。我们的综述表明，迄今为止，现有类型学数据库信息的使用已带来一致但有限的系统性能提升。我们展示这源于数据库的内在局限（在覆盖度与特征粒度方面）以及其中所含类型学特征的利用不足。我们倡导一种新思路，将类型学范畴广泛且离散的本质适配于当代 NLP 中所用机器学习的上下文与连续本质。特别地，我们建议此类思路可借由近期数据驱动的类型学知识归纳进展而推进。
引用
@article{arxiv.1807.00914,
title = {Modeling Language Variation and Universals: A Survey on Typological Linguistics for Natural Language Processing},
author = {Edoardo Maria Ponti and Helen O'Horan and Yevgeni Berzak and Ivan Vulić and Roi Reichart and Thierry Poibeau and Ekaterina Shutova and Anna Korhonen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.00914},
year = {2020}
}