UDPipe är en trainingable pipeline som utför mening segmentering, tokenization, POS taggning, lemmatization och beroende tolkning (Straka et al., 2016). Vi presenterar en prototyp för UDPipe 2.0 och utvärderar den i CoNLL 2018 UD Delad Uppgift: Flerspråkig tolkning från Raw Text till Universal Dependencies, som använder tre mått för inlämning rankning. Av 26 deltagare placerades prototypen först i MLAS-rankningen, tredje i LAS-rankningen och tredje i BLEX-rankningen. I extrinsic parser utvärdering EPE 2018, systemet rankas först i den totala poängen. Prototypen använder ett artificiellt neuralt nätverk med en enda gemensam modell för POS-märkning, lemmatisering och beroendetolkning, och tränas endast med hjälp av CONLL-U träningsdata och förtränade ordinslag, tvärtemot båda systemen överträffar prototypen i LAS och BLEX ranking i den gemensamma uppgiften. Prototypens kod med öppen källkod finns på http://github.com/ CoNLL-UD-2018/UDPIPE-Framtid. Efter den gemensamma uppgiften förfinade vi modellens arkitektur något, vilket resulterade i bättre prestanda både i den inneboende utvärderingen (motsvarande första, andra och andra rangen i MLAS, LAS och BLEX delade uppgiftsmått) och den extrinsiska utvärderingen. De förbättrade modellerna kommer inom kort att finnas tillgängliga i UDPipe på
REF var ett av de vinnande systemen för 2018 delade uppgiften, utföra POS taggning, lemmatisering och beroende tolkning gemensamt.
UDPipe 2.0 Prototype at CoNLL 2018 UD Shared Task
{'venue': 'CoNLL Shared Task', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}