弱监督标题依存句法分析
计算与语言
2023-01-26 v1 人工智能
机器学习
摘要
英语新闻标题构成了一种具有独特句法属性的语域,自1930年代以来语言学文献中已有记载。然而,标题却出人意料地很少受到NLP句法分析领域的关注。我们旨在通过提供首个通用依存关系(Universal Dependencies)标注的句法依存树新闻标题语料库来弥合这一差距,使我们能在新闻标题上评估现有最先进的依存句法分析器。为提升英语新闻标题解析准确率,我们开发了一种投影方法,从未标注的新闻标题—文章首句对中抽取银训练数据。在银标题解析数据上训练的模型相比仅在金标注长文本上训练的模型表现出显著的性能提升。最终我们发现,尽管投影银训练数据在不同新闻来源上均改善了分析器性能,但该改善受到各来源特有结构的调节。
引用
@article{arxiv.2301.10371,
title = {Weakly Supervised Headline Dependency Parsing},
author = {Adrian Benton and Tianze Shi and Ozan İrsoy and Igor Malioutov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.10371},
year = {2023}
}
备注
Findings of EMNLP 2022