4 个月前

从左到右的依存句法分析与指针网络

从左到右的依存句法分析与指针网络

摘要

我们提出了一种新颖的基于转换的算法,该算法通过构建 $n$ 个依存关系附件(其中 $n$ 是输入句子的长度),从左到右直接解析句子。类似于 Ma 等人(2018)提出的最近的栈指针解析器,我们采用了指针网络框架,该框架能够在给定一个单词的情况下直接指向句子中的某个位置。然而,我们的从左到右的方法比原始的自顶向下栈指针解析器更简单(不需要栈),并且将转换序列的长度减少了一半,从 2$n$-1 个动作减少到 $n$ 个动作。这使得我们的二次非投射解析器运行速度比原始方法快一倍,同时在完全监督的单模型依存句法分析器中达到了迄今为止在英语 PTB 数据集上的最佳准确率(无标记依附分数 UAS 为 96.04%,有标记依附分数 LAS 为 94.43%),并在测试的大多数语言中优于之前的自顶向下转换系统。

代码仓库

danifg/SyntacticPointer
pytorch
GitHub 中提及
danifg/Left2Right-Pointer-Parser
官方
pytorch
GitHub 中提及

基准测试

基准方法指标
dependency-parsing-on-penn-treebankLeft-to-Right Pointer Network
LAS: 94.43
UAS: 96.04

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