迈向更优 UD 解析:深度上下文词嵌入、集成与树库拼接
计算与语言
2018-07-31 v3
摘要
本文描述了我们提交至 CoNLL 2018 共享任务“从原始文本到通用依存的多语言解析”的系统(HIT-SCIR)。我们的提交基于 Stanford 在 CoNLL 2017 共享任务中的获胜系统,并做了两处有效扩展:1) 将深度上下文词嵌入融入词性标注器和解析器;2) 集成以不同初始化训练的解析器。我们还探索了不同的树库拼接方式以进一步提升效果。在开发数据上的实验结果表明了方法的有效性。在最终评测中,我们的系统按 LAS(75.84%)排名第一,并以较大优势超越其他系统。
引用
@article{arxiv.1807.03121,
title = {Towards Better UD Parsing: Deep Contextualized Word Embeddings, Ensemble, and Treebank Concatenation},
author = {Wanxiang Che and Yijia Liu and Yuxuan Wang and Bo Zheng and Ting Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.03121},
year = {2018}
}
备注
System description paper of our system (HIT-SCIR) for the CoNLL 2018 shared task on Universal Dependency parsing, which was ranked first in the LAS evaluation. Fix typos and grammar errors. Add the results of parser without ensemble