[pt] Análise de dependência consiste em obter uma estrutura sintática
correspondente a determinado texto da linguagem natural. Tal estrutura,
usualmente uma árvore de dependência, representa relações hierárquicas
entre palavras. Representação computacionalmente eficiente que vem sendo
utilizada para lidar com desafios que surgem com o crescente volume de
informação textual online. Podendo ser utilizada, por exemplo, para inferir
computacionalmente o significado de palavras das mais diversas línguas.
Este trabalho apresenta a análise de dependência com enfoque em uma de
suas modelagens mais populares em aprendizado de máquina: o método
baseado em transição. Desenvolvemos uma implementação gulosa deste
modelo com um classificador neural simples para executar experimentos.
Datasets da iniciativa Universal Dependencies são utilizados para treinar e
posteriormente testar o sistema com a validação disponibilizada na tarefa
compartilhada da CoNLL-2017. Os resultados mostram empiricamente que
se pode obter ganho de performance inicializando a camada de entrada
da rede neural com uma representação de palavras obtida com pré-treino.
Chegando a uma performance de 84,51 LAS no conjunto de teste da
língua portuguesa do Brasil e 75,19 LAS no conjunto da língua inglesa.
Ficando cerca de 4 pontos atrás da performance do melhor resultado para
analisadores de dependência baseados em sistemas de transição. / [en] Dependency parsing is the task that transforms a sentence into a
syntactic structure, usually a dependency tree, that represents relations
between words. This representations are useful to deal with several tasks
that arises with the increasing volume of textual online information and
the need for technologies that depends on NLP tasks to work. It can be
used, for example, to enable computers to infer the meaning of words
of multiple natural languages. This paper presents dependency parsing
with focus on one of its most popular modeling in machine learning: the
transition-based method. A greedy implementation of this model with
a simple neural network-based classifier is used to perform experiments.
Universal Dependencies treebanks are used to train and then test the system
using the validation script published in the CoNLL-2017 shared task. The
results empirically indicate the benefits of initializing the input layer of the
network with word embeddings obtained through pre-training. It reached
84.51 LAS in the Portuguese of Brazil test set and 75.19 LAS in the English
test set. This result is nearly 4 points behind the performance of the best
results of transition-based parsers.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:36740 |
| Date | 11 February 2019 |
| Creators | CESAR DE SOUZA BOUCAS |
| Contributors | RUY LUIZ MILIDIU |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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