Tidigare arbete har föreslagit att parameterdelning mellan övergångsbaserade neurala beroendetolkar för relaterade språk kan leda till bättre prestanda, men det finns ingen enighet om vilka parametrar att dela. Vi presenterar en utvärdering av 27 olika parameter delningsstrategier över 10 språk, som representerar fem par relaterade språk, varje par från en annan språkfamilj. Vi finner att delningsparametrar för klassificering alltid hjälper, medan nyttan av att dela ord- och/eller teckenparametrar för LSTM varierar. Baserat på detta resultat föreslår vi en arkitektur där övergångsklassificeringen delas, och delning av ord- och teckenparametrar styrs av en parameter som kan ställas in på valideringsdata. Denna modell är språkligt motiverad och får betydande förbättringar jämfört med en enspråkigt utbildad baslinje. Vi finner också att dela parametrar övergångsklassning hjälper när man utbildar en tolk på icke-relaterade språk par, men vi finner att när det gäller icke-relaterade språk, dela alltför många parametrar inte hjälper.
De REF utforska parameterdelning mellan relaterade språk för tolkning av beroende, och finna att delning är mer fördelaktigt när det gäller nära relaterade språk.
Parameter sharing between dependency parsers for related languages
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}