تقييم استعادة محلل التبعية العالمي بنية الوساطة المسند عبر تحليل كمبيوتر

إن الانتعاش الدقيق لهيكل الوسائد الواسع من تحليل الاعتماد العالمي (UD) هو أساسي لمهام المصب مثل استخراج الأدوار الدلالية أو تمثيلات الأحداث. تقدم هذه الدراسة على المستحسن، تصنيف التسلسل الهرمي لعلاقات التبعية المستدلة الموجودة داخل تحليل UD. بمثابة دقة تصنيف Compchain بمثابة وكيل لقياس الانتعاش الدقيق لهيكل الوسائد المسند من الجمل مع التضمين. لقد قمنا بتحليل توزيع الملاحظة في Three Treebanks English English، EWT، اللثة والخطوط، وكشف أن هذه Treebanks متناثرة فيما يتعلق بالجمل مع هيكل الوسائد المسند يتضمن تضمين حجة مسند. قمنا بتقييم نماذج خط الأساس SPIPE (V1.2) Conll 2018 (V1.2) الأساس (COMPCHAIN) كمعقل كمبيوتر يعمل بنظام EWT و Gums and Lines UD Treebanks. تشير نتائجنا إلى أن هذه النماذج الأساسية الثلاثة تظهر الأداء الأكثر فقرا في الجمل مع هيكل الوسائد الواسع مع أكثر من مستوى من التضمين؛ استخدمنا Comprains لتوصيف الأخطاء التي تم إجراؤها بواسطة هذه المحللين وتقديم الأمثلة الحالية للضرائب الخاطئة التي تنتجها المحلل المحلل المحدد باستخدام المركبات. لقد قمنا أيضا بتحليل توزيع Comprains في 58 UDBanks UD UDBanks غير الإنجليزية ثم استخدمت Comprains لتقييم نموذج خط الأساس المشترك CONLL'18 لكل من هذه Treebanks. يوضح تحليلنا أن الأداء فيما يتعلق بتصنيف كمبيوتر يحترم ضعيفا ضعيفا فقط مع مقاييس التقييم الرسمية (LAS، MLAS و Blex). نحدد الثغرات في توزيع العقائد في العديد من UD Treebanks، وبالتالي توفير خارطة طريق لكيفية استكمال هذه Treebanks. نستنتج من خلال مناقشة كيفية توفر Comprains منظورا جديدا حول Sparsity بيانات التدريب لمحلل UD، وكذلك دقة تبييض UD الناتج.