Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-36108
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Titel: Learning compositional structures for semantic graph parsing
VerfasserIn: Groschwitz, Jonas
Fowlie, Meaghan
Koller, Alexander
Sprache: Englisch
Verlag/Plattform: arXiv
Erscheinungsjahr: 2021
Dokumenttyp: Sonstiges
Abstract: AM dependency parsing is a method for neural semantic graph parsing that exploits the principle of compositionality. While AM dependency parsers have been shown to be fast and accurate across several graphbanks, they require explicit annotations of the compositional tree structures for training. In the past, these were obtained using complex graphbank-specific heuristics written by experts. Here we show how they can instead be trained directly on the graphs with a neural latent-variable model, drastically reducing the amount and complexity of manual heuristics. We demonstrate that our model picks up on several linguistic phenomena on its own and achieves comparable accuracy to supervised training, greatly facilitating the use of AM dependency parsing for new sembanks.
DOI der Erstveröffentlichung: 10.48550/arXiv.2106.04398
URL der Erstveröffentlichung: https://arxiv.org/abs/2106.04398
Link zu diesem Datensatz: hdl:20.500.11880/32889
http://dx.doi.org/10.22028/D291-36108
Datum des Eintrags: 6-Mai-2022
Bemerkung/Hinweis: Preprint
Fakultät: P - Philosophische Fakultät
Fachrichtung: P - Sprachwissenschaft und Sprachtechnologie
Professur: P - Prof. Dr. Alexander Koller
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

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