Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-36119
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Titel: Normalizing Compositional Structures Across Graphbanks
VerfasserIn: Donatelli, Lucia
Groschwitz, Jonas
Koller, Alexander
Lindemann, Matthias
Weißenhorn, Pia
Sprache: Englisch
Verlag/Plattform: arXiv
Erscheinungsjahr: 2020
Dokumenttyp: Sonstiges
Abstract: The emergence of a variety of graph-based meaning representations (MRs) has sparked an important conversation about how to adequately represent semantic structure. These MRs exhibit structural differences that reflect different theoretical and design considerations, presenting challenges to uniform linguistic analysis and cross-framework semantic parsing. Here, we ask the question of which design differences between MRs are meaningful and semantically-rooted, and which are superficial. We present a methodology for normalizing discrepancies between MRs at the compositional level (Lindemann et al., 2019), finding that we can normalize the majority of divergent phenomena using linguistically-grounded rules. Our work significantly increases the match in compositional structure between MRs and improves multi-task learning (MTL) in a low-resource setting, demonstrating the usefulness of careful MR design analysis and comparison.
DOI der Erstveröffentlichung: 10.48550/arXiv.2004.14236
URL der Erstveröffentlichung: https://arxiv.org/abs/2004.14236
Link zu diesem Datensatz: hdl:20.500.11880/32896
http://dx.doi.org/10.22028/D291-36119
Datum des Eintrags: 9-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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