تساهم هذه الورقة في مؤشر ترابط البحث عن مجال معالجة مخططات التوضيحية المختلفة التبعية: واحدة (دلالية ") تفضل كلمات المحتوى كجوهرات علاقات التبعية والآخر (Syntactic ') تفضل رؤوس النحوية. أصدرت العديد من الدراسات الدعم لفكرة أن اختيار المعايير النحوية لتعيين رؤوس في أشجار التبعية يحسن أداء محلل التبعية. قد يتم شرح ذلك من خلال افتراض أن الأساليب الأساسية هي عموما أكثر واقعية. في هذه الدراسة، نختبر هذه الفرضية من خلال مقارنة أداء خمسة أنظمة تحليل (كل من الانتقال والرسوم البيانية القائمة على الرسم البياني) على مجموعة مختارة من 21 Treebanks، وكلها في متغير دلالات، تمثلها UD القياسية (التبعيات العالمية)، و البديل "البقع الأساسية"، يمثلها SUD (التبعيات العالمية النحوية العالمية): على عكس التجارب التي تم الإبلاغ عنها سابقا، والتي تعتبر قابلة للتعلم التوضيحية "التوضيحية للدلية" والمنظمات الأساسية للإنشاءات الخاصة في المختبر، تعتبر مخططات التعليق التوضيحي بالكامل في الجسم الحي. بالإضافة إلى ذلك، قارنا هذه المخططات التوضيحية باستخدام مجموعة من الخصائص الأساسية الكمي، والتي قد تعكس أيضا قدرتها على تعلمها. تظهر نتائج التجارب أن SUD يميل إلى أن يكون أكثر حيلة من UD، ولكن ميزة واحدة أو المخطط الآخر يعتمد على المحلل المحلل والجور في السؤال.
This paper contributes to the thread of research on the learnability of different dependency annotation schemes: one (semantic') favouring content words as heads of dependency relations and the other (syntactic') favouring syntactic heads. Several studies have lent support to the idea that choosing syntactic criteria for assigning heads in dependency trees improves the performance of dependency parsers. This may be explained by postulating that syntactic approaches are generally more learnable. In this study, we test this hypothesis by comparing the performance of five parsing systems (both transition- and graph-based) on a selection of 21 treebanks, each in a semantic' variant, represented by standard UD (Universal Dependencies), and a syntactic' variant, represented by SUD (Surface-syntactic Universal Dependencies): unlike previously reported experiments, which considered learnability of semantic' and syntactic' annotations of particular constructions in vitro, the experiments reported here consider whole annotation schemes in vivo. Additionally, we compare these annotation schemes using a range of quantitative syntactic properties, which may also reflect their learnability. The results of the experiments show that SUD tends to be more learnable than UD, but the advantage of one or the other scheme depends on the parser and the corpus in question.
References used
https://aclanthology.org/
While numerous attempts have been made to jointly parse syntax and semantics, high performance in one domain typically comes at the price of performance in the other. This trade-off contradicts the large body of research focusing on the rich interact
This paper deliberates on the process of building the first constituency-to-dependency conversion tool of Turkish. The starting point of this work is a previous study in which 10,000 phrase structure trees were manually transformed into Turkish from
Code-mixed text generation systems have found applications in many downstream tasks, including speech recognition, translation and dialogue. A paradigm of these generation systems relies on well-defined grammatical theories of code-mixing, and there
While annotating normalized times in food security documents, we found that the semantically compositional annotation for time normalization (SCATE) scheme required several near-duplicate annotations to get the correct semantics for expressions like
Abstract Meaning Representation (AMR) is a sentence-level meaning representation based on predicate argument structure. One of the challenges we find in AMR parsing is to capture the structure of complex sentences which expresses the relation between