使用通用基于转移的DAG解析器进行通用依存解析
计算与语言
2018-08-29 v1
摘要
本文介绍了我们将TUPA应用于CoNLL 2018 UD共享任务的实验。TUPA是一个通用的基于神经转移的DAG解析器，我们借此首次开展了将增强依存关系作为通用解析任务一部分进行恢复的实验。TUPA专为解析UCCA设计，UCCA是一种跨语言语义标注方案，表现出重入、不连续与非终结节点。通过将UD树与图转换为类UCCA的DAG格式，我们几乎不加修改地在UD解析任务上训练TUPA。我们方法的通用性天然适合于多任务学习。我们的代码可在 https://github.com/CoNLL-UD-2018/HUJI 获取。
引用
@article{arxiv.1808.09354,
title = {Universal Dependency Parsing with a General Transition-Based DAG Parser},
author = {Daniel Hershcovich and Omri Abend and Ari Rappoport},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.09354},
year = {2018}
}
备注
CoNLL 2018 UD Shared Task