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4ヶ月前

トゥルクニューラルパーサーパイプライン:CoNLL 2018共同タスク向けのエンドツーエンドシステム

{Niko Miekka Tapio Salakoski Akseli Leino Filip Ginter Jenna Kanerva}

トゥルクニューラルパーサーパイプライン:CoNLL 2018共同タスク向けのエンドツーエンドシステム

要約

本論文では、Raw TextからUniversal Dependenciesへと多言語構文解析を行うCoNLL 2018共同タスクにおけるTurkuNLPの参加システムについて述べる。昨年と異なり、今年の共同タスクは構文木の評価に加え、語形解析および語幹抽出の精度を測るための新たな2つの主要評価指標を導入している。これらの新規指標に着目し、語幹抽出のための新規かつ最先端のモジュールの開発に特化したエンドツーエンドの解析パイプラインを構築した。本システムは、26チーム中で3つの主要指標において最も高い総合順位を達成し、語幹抽出を含む指標で1位、語形解析および構文解析の各指標で2位を獲得した。

ベンチマーク

ベンチマーク方法論指標
dependency-parsing-on-universal-dependenciesTurkuNLP
BLEX: 66.09
LAS: 73.28
UAS: 60.99

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