用于零样本跨语言依存句法分析的子结构分布投影
计算与语言
2021-10-19 v1
摘要
我们提出子结构分布投影（SubDP），一种通过将子结构分布分别投影，将一个域上的结构分布投影到另一个域的技术。然后可以使用投影分布作为软银标（soft silver labels）来训练目标域的模型。我们在零样本跨语言依存句法分析上评估 SubDP，将依存弧作为子结构：我们将源语言（多种）中预测的依存弧分布投影到目标语言（多种），并训练目标语言分析器以拟合所得分布。当仅以英语树库作为涉及人力标注的标注时，SubDP 在 Universal Dependencies v2.2（Nivre 等人，2020）测试集的八种不同目标语言上取得了比所有先前工作更好的无标号附着率（unlabeled attachment score），以及在八种语言中的六种上取得了最好的有标号附着率（labeled attachment score）。此外，SubDP 在仅有极少（例如 50 对）有监督双语平行句对的情况下，在更广泛的目标语言范围内改进了零样本跨语言依存句法分析。
引用
@article{arxiv.2110.08538,
title = {Substructure Distribution Projection for Zero-Shot Cross-Lingual Dependency Parsing},
author = {Haoyue Shi and Kevin Gimpel and Karen Livescu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.08538},
year = {2021}
}