Vi presenterar en ny algoritm för flerspråkig tolkning av beroende som använder kommentarer från en mängd olika källspråk för att tolka ett nytt oannoterat språk. Vår motivation är att bredda fördelarna med flerspråkig inlärning till språk som uppvisar betydande skillnader från befintliga resursrika språk. Algoritmen lär sig vilka aspekter av källspråken som är relevanta för målspråket och knyter ihop modellparametrarna i enlighet därmed. Modellen faktoriserar processen att generera ett beroende träd i två steg: urval av syntaktiska beroenden och deras beställning. Eftersom urvalskomponenten till stor del är språkuniversal, lärs den in på ett övervakat sätt från alla utbildningsspråk. Däremot påverkas beställningsbesluten endast av språk med liknande egenskaper. Vi modellerar systematiskt denna tvärspråkiga delning med hjälp av typologiska egenskaper. I våra experiment överträffar modellen konsekvent en toppmodern flerspråkig tolk. Den största förbättringen görs på de icke-indoeuropeiska språken, vilket ger en vinst på 14,4 %.
I REF föreslogs en metod för flerspråkig inlärning till språk som uppvisar betydande skillnader från befintliga resursrika språk som selektivt lär sig de egenskaper som är relevanta för ett målspråk och knyter ihop modellparametrarna i enlighet därmed.
Selective Sharing for Multilingual Dependency Parsing
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}