Multitask Parsing Across Semantic Representations

[ymym3412]

0. 論文

Multitask Parsing Across Semantic Representations Daniel Hershcovich, Omri Abend, Ari Rappoport

1. どんなもの？

複数のSemantic parsingタスクをマルチタスク学習することで精度の向上を目指す研究

2. 先行研究と比べてどこがすごい？

複数のSemantic表現(AMRやSDPなど)を統一する表現の導入

3. 技術や手法のキモはどこ？

UCCAのparsingタスクの学習に、AMR,SDP,UDといったSemantic parsingタスクを補助としてマルチタスク学習することで、精度の向上をはかろうという研究。 それぞれのSemantic表現はスキーマが異なるため、統一的に扱うスキーマ「Unified DAG」を提案し、それにスキーマを合わせて学習する

4. どうやって有効だと検証した？

UCCA向けのデータセットでLabel Precision/Recall/F1値で検証。 ほとんどの補助タスクの組み合わせで有意な改善を確認。一番良い組み合わせをデータセットに依存

5. 議論はある？

AMRやUDといったどの補助タスクが効いてくるかはデータセット同士の類似度に関係がありそうだが、他にも何か説明する要因がありそうとのこと

6. 次に読むべき論文は？

Automatic domain adaptation for parsing David McClosky, Eugene Charniak, and Mark Johnson

Deep multitask learning for semantic dependency parsing Hao Peng, Sam Thomson, Noah A. Smith

Transition-Based Directed Acyclic Graph Parser for UCCA Daniel Hershcovich, Omri Abend, Ari Rappoport

[ymym3412]

「Transition-Based Directed Acyclic Graph Parser for UCCA」のサマリ

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