より良いUD解析へ：深層文脈化された単語埋め込み、アンサンブル、およびツリバンク連結

本論文では、CoNLL 2018 共有タスク「未加工テキストから普遍的依存関係への多言語解析」に提出したシステム（HIT-SCIR）について説明します。我々の提出は、CoNLL 2017 共有タスクで優勝したスタンフォード大学のシステムを基にしており、以下の2つの効果的な拡張を行いました：1) 品詞タガーとパーザーの両方に深層文脈化された単語埋め込みを組み込む；2) 初期化が異なるパーザーをアンサンブルする。さらに、ツリーバンクを連結する異なる方法も探求し、さらなる改善を目指しました。開発データに対する実験結果は、我々の手法の効果性を示しています。最終評価において、我々のシステムはLAS（75.84%）で1位となり、他のシステムを大幅に上回りました。