摘要

我们训练了一个多语言模型用于依存句法分析，并使用该模型解析多种语言的句子。该解析模型利用了（i）多语言词簇和词嵌入；（ii）词元级别的语言信息；以及（iii）特定语言的特征（细粒度词性标签）。这种输入表示不仅使解析器能够在多种语言中有效解析，还能基于语言学普遍性和类型学相似性进行跨语言泛化，从而在有限注释的情况下更加有效地学习。我们的解析器在各种数据场景下的性能与强大的基线方法相比具有竞争力，包括目标语言拥有大型树库、小型树库或没有树库用于训练的情况。