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Um analisador sintático neural multilíngue baseado em transições

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Previous issue date: 2017-01-24 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / A dependency parser consists in inducing a model that is capable of extracting the right
dependency tree from an input natural language sentence. Nowadays, the multilingual techniques
are being used more and more in Natural Language Processing (NLP) (BROWN
et al., 1995; COHEN; DAS; SMITH, 2011), especially in the dependency parsing task.
Intuitively, a multilingual parser can be seen as vector of different parsers, in which each
one is individually trained on one language. However, this approach can be a really pain
in the neck in terms of processing time and resources. As an alternative, many parsing
techniques have been developed in order to solve this problem (MCDONALD; PETROV;
HALL, 2011; TACKSTROM; MCDONALD; USZKOREIT, 2012; TITOV; HENDERSON,
2007) but all of them depends on word alignment (TACKSTROM; MCDONALD;
USZKOREIT, 2012) or word clustering, which increases the complexity since it is difficult
to induce alignments between words and syntactic resources (TSARFATY et al., 2013;
BOHNET et al., 2013a). A simple solution proposed recently (NIVRE et al., 2016a)
uses an universal annotated corpus in order to reduce the complexity associated with the
construction of a multilingual parser. In this context, this work presents an universal
model for dependency parsing: the NNParser. Our model is a modification of Chen e
Manning (2014) with a more greedy and accurate model to capture distributional representations
(MIKOLOV et al., 2011). The NNparser reached 93.08% UAS in English
Penn Treebank (WSJ) and better results than the state of the art Stack LSTM parser for
Portuguese (87.93% × 86.2% LAS) and Spanish (86.95% × 85.7% LAS) on the universal
dependencies corpus. / Um analisador sintático de dependência consiste em um modelo capaz de extrair a estrutura
de dependência de uma sentença em língua natural. No Processamento de Linguagem
Natural (PLN), os métodos multilíngues tem sido cada vez mais utilizados (BROWN et
al., 1995; COHEN; DAS; SMITH, 2011), inclusive na tarefa de análise de dependência.
Intuitivamente, um analisador sintático multilíngue pode ser visto como um vetor de analisadores
sintáticos treinados individualmente em cada língua. Contudo, a tarefa realizada
com base neste vetor torna-se inviável devido a sua alta demanda por recursos. Como
alternativa, diversos métodos de análise sintática foram propostos (MCDONALD; PETROV;
HALL, 2011; TACKSTROM; MCDONALD; USZKOREIT, 2012; TITOV; HENDERSON,
2007), mas todos dependentes de alinhamento entre palavras (TACKSTROM;
MCDONALD; USZKOREIT, 2012) ou de técnicas de agrupamento, o que também aumenta
a complexidade associada ao modelo (TSARFATY et al., 2013; BOHNET et al.,
2013a). Uma solução simples surgiu recentemente com a construção de recursos universais
(NIVRE et al., 2016a). Estes recursos universais têm o potencial de diminuir a complexidade
associada à construção de um modelo multilíngue, uma vez que não é necessário
um mapeamento entre as diferentes notações das línguas. Nesta linha, este trabalho apresenta
um modelo para análise sintática universal de dependência: o NNParser. O modelo
em questão é uma modificação da proposta de Chen e Manning (2014) com um modelo
mais guloso e preciso na captura de representações distribuídas (MIKOLOV et al., 2011).
Nos experimentos aqui apresentados o NNParser atingiu 93, 08% de UAS para o inglês
no córpus Penn Treebank e resultados melhores do que o estado da arte, o Stack LSTM,
para o português (87,93% × 86,2% LAS) e o espanhol (86,95% × 85,7% LAS) no córpus
UD 1.2.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/9065
Date24 January 2017
CreatorsCosta, Pablo Botton da
ContributorsCaseli, Helena de Medeiros, Kepler, Fabio Natanael
PublisherUniversidade Federal de São Carlos, Câmpus São Carlos, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, UFSCar
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguageEnglish
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFSCAR, instname:Universidade Federal de São Carlos, instacron:UFSCAR
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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