Is It Really Useful to Jointly Parse Constituency and Dependency Trees? A Revisit

要約

この研究では、構成ツリーと依存関係ツリーを共同で解析する、つまり、入力文に対して互換性のある構成ツリーと依存関係ツリーを同時に生成するというトピックを取り上げます。これは、2 つのタイプのツリーが構文の表現において補完的であることを考慮すると魅力的です。
以前の研究と比較して、私たちは 4 つの側面で進歩しています: (1) はるかに効率的な復号アルゴリズムの採用、(2) 推論フェーズだけでなくトレーニングフェーズでの共同モデリングの検討、(3) 高次スコアリングの提案
構成要素と依存関係の相互作用のためのコンポーネント、(4) 詳細な実験と分析を通じてより多くの洞察を得る。

要約(オリジナル)

This work visits the topic of jointly parsing constituency and dependency trees, i.e., to produce compatible constituency and dependency trees simultaneously for input sentences, which is attractive considering that the two types of trees are complementary in representing syntax. Compared with previous works, we make progress in four aspects: (1) adopting a much more efficient decoding algorithm, (2) exploring joint modeling at the training phase, instead of only at the inference phase, (3) proposing high-order scoring components for constituent-dependency interaction, (4) gaining more insights via in-depth experiments and analysis.

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