【摘 要】
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依存句法分析旨在识别句子中词与词之间的句法依赖关系.依存句法能为信息抽取、自动问答和机器翻译等任务提供句法特征,提高模型性能.训练数据规模对依存句法分析模型的性能具有重要影响,训练数据的缺乏会带来严重的未知词问题和模型过拟合问题.文中针对低资源依存句法分析问题,提出了多种数据增强策略.所提方法通过同义词替换有效扩充了训练数据,缓解了未知词问题.通过多种Mixup的数据增强策略,有效缓解了模型过拟合问题,提高了模型的泛化能力.在(Universal Dependencies treebanks,UD tre
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院 昆明 650500;昆明理工大学云南省人工智能重点实验室 昆明 650500
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依存句法分析旨在识别句子中词与词之间的句法依赖关系.依存句法能为信息抽取、自动问答和机器翻译等任务提供句法特征,提高模型性能.训练数据规模对依存句法分析模型的性能具有重要影响,训练数据的缺乏会带来严重的未知词问题和模型过拟合问题.文中针对低资源依存句法分析问题,提出了多种数据增强策略.所提方法通过同义词替换有效扩充了训练数据,缓解了未知词问题.通过多种Mixup的数据增强策略,有效缓解了模型过拟合问题,提高了模型的泛化能力.在(Universal Dependencies treebanks,UD treebanks)数据集上的实验结果表明,所提方法有效提升了小规模训练语料条件下泰语、越南语和英语依存句法分析的性能.
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