要約
我々は、テキストをその抽象意味表現（AMR）に解析するための新しい手法、グラフスパニングベース解析（Graph Spanning based Parsing, GSP）を提案する。GSPの特徴の一つとして、構文解析グラフをトップダウンのアプローチで段階的に構築する点が挙げられる。根ノードから開始し、各ステップにおいて新たなノードと既存ノードとの接続を同時に予測する。出力されるグラフは、ノードが根ノードからの距離によってスパンするように構成され、まず主要な意味を捉え、その後詳細に掘り下げるという直感に従っている。この「核心的意味を先に捉える（core semantic first）」原則は、文章の本質的な意味をいかに効果的に抽出するかという点で極めて重要である。我々のモデルは最新のAMRセムバンク上で評価され、ヒューリスティックなグラフ再分類を一切採用せずに、現在の最先端の性能を達成した。さらに重要なことに、実験結果から、本解析器が特に核心的な意味情報を的確に抽出できることが示された。