要約
我々は双方向LSTM（BiLSTM）に基づく単純かつ効果的な依存関係解析スキームを提案します。各文のトークンは、その文脈におけるトークンを表現するBiLSTMベクトルと関連付けられ、特徴ベクトルは数個のBiLSTMベクトルを連結することで構築されます。BiLSTMはパーサーの目的関数とともに共同で訓練され、非常に効果的な特徴抽出器が得られます。本手法の有効性を示すために、貪欲な遷移ベースのパーサーおよび全体最適化されたグラフベースのパーサーに適用しました。結果として得られたパーサーは非常に単純なアーキテクチャを持ち、英語および中国語において最先端の精度に匹敵またはそれを上回る性能を示しています。