Vi utbildar en flerspråkig modell för tolkning av beroende och använder den för att tolka meningar på flera språk. I tolkningsmodellen används i) flerspråkiga ordkluster och inbäddningar, ii) språkinformation på tokennivå och iii) språkspecifika egenskaper (finegrain POS-taggar). Denna input representation gör det möjligt för tolken inte bara att tolka effektivt på flera språk, men också att generalisera över språk baserade på språkliga universella och typologiska likheter, vilket gör det mer effektivt att lära av begränsade annoteringar. Vår tolks prestanda jämförs gynnsamt med starka baslinjer i en rad datascenarier, bland annat när målspråket har en stor trädbank, en liten trädbank eller ingen trädbank för utbildning. 2 Även om vår parser kan användas för att tolka inmatning med codeswitching, har vi inte utvärderat denna förmåga på grund av bristen på lämpliga data. 3 Även flerspråkiga beroende trädbankar har varit tillgängliga i ett decennium via 2006 och 2007 CoNLL delade uppgifter (Buchholz och Marsi, 2006; Nivre et al., 2007) var trädbank av varje språk kommenteras självständigt och med sina egna annotering konventioner.
REF presenterade en flerspråkig modell för tolkning av meningar, där språk kodas i sin egen variabel.
Many Languages, One Parser
{'venue': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'journal': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}