Neural reranking for dependency parsing: An evaluation


Do, Bich-Ngoc ; Rehbein, Ines


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URL: https://madoc.bib.uni-mannheim.de/55426
Weitere URL: https://www.aclweb.org/anthology/2020.acl-main.379...
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-554262
Dokumenttyp: Konferenzveröffentlichung
Erscheinungsjahr: 2020
Buchtitel: The 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics - proceedings of the conference : July 5-10, 2020 : ACL 2020
Seitenbereich: 4123-4133
Veranstaltungstitel: ACL 2020
Veranstaltungsort: Online
Veranstaltungsdatum: 05.-10.07.2020
Herausgeber: Jurafsky, Dan
Ort der Veröffentlichung: Stroudsburg, PA
Verlag: Association for Computational Linguistics, ACL
ISBN: 978-1-952148-25-5
Verwandte URLs:
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Außerfakultäre Einrichtungen > SFB 884
Bereits vorhandene Lizenz: Creative Commons Namensnennung, nicht kommerziell, Weitergabe unter gleichen Bedingungen 3.0 Unported (CC BY-NC-SA 3.0)
Fachgebiet: 004 Informatik
Abstract: Recent work has shown that neural rerankers can improve results for dependency parsing over the top k trees produced by a base parser. However, all neural rerankers so far have been evaluated on English and Chinese only, both languages with a configurational word order and poor morphology. In the paper, we re-assess the potential of successful neural reranking models from the literature on English and on two morphologically rich(er) languages, German and Czech. In addition, we introduce a new variation of a discriminative reranker based on graph convolutional networks (GCNs). We show that the GCN not only outperforms previous models on English but is the only model that is able to improve results over the baselines on German and Czech. We explain the differences in reranking performance based on an analysis of a) the gold tree ratio and b) the variety in the k-best lists.
Zusätzliche Informationen: Online-Ressource




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