要約
カテゴリー文法形式の文法範疇は、基礎となる文法のカテゴリ形成規則によって結合された、より小さな分割不能な原始要素から構成される構造単位です。建設的スーパータギングという最近のアプローチでは、ニューラルモデルがますます内部カテゴリ構造を認識するようになっており、これにより稀少な単語や語彙外のカテゴリをより信頼性高く予測することが可能になり、以前は実用的な利用が困難とされていた複雑な文法にも重要な影響を与えています。本研究では、グラフ理論的視点から建設的スーパータギングを見直し、スーパータガーの出力空間の特徴的な構造を活用することを目指した異種動的グラフ畳み込みに基づくフレームワークを提案します。我々は異なる言語と文法形式にわたる数々のカテゴリー文法データセットでこのアプローチを検証し、従来の最先端スコアよりも大幅な改善を達成しました。コードは https://github.com/konstantinosKokos/dynamic-graph-supertagging で公開されます。注：「construction supertagging」は「建設的スーパータギング」と訳しました。「heterogeneous dynamic graph convolutions」は「異種動的グラフ畳み込み」と訳しました。これらの用語が一般的に使用されている場合は、適宜調整してください。