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A shift-reduce Dependency Parser Based on Reinforcement Learning

A Shift-Reduce Dependency Parser Based on Reinforcement Lear...

作者： Wei-dong WEN Ni LI Zhen LI Ao-xue DONG Qiang XU Chen CHEN School of Computer Science Wuhan University China Electric Power Research Institute(State Key Laboratory of Power Grid Environmental Protection) State Grid Jixi Electric Power Company Data Processing Center of China Construction Bank

Dependency parsing is a task of extracting the relationships between words in a sentence. Researchers have achieved great success in transition-based and graph-based methods recently. However, there are problems of error propagation and high time complexity. This paper proposes dependency parser based on reinforcement learning to improve transition-based parser. We regard the actions in transition-based method as RL agent’s actions. Meanwhile, we introduce a BACK action, so that the agent can get back to the previous state after entering the error state. We use the Universal Dependencies dataset to make experiments on different language. Experiments show that this method effectively solves the problem of error propagation of transition-based method and improve the accuracy significantly.

关键词： Dependency parsing Natural language processing Reinforcement learning shift-reduce

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基于shift-reduce的增量式AMR解析研究

基于Shift-Reduce的增量式AMR解析研究

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作者：吴晓东南京师范大学

学位级别：硕士

抽象语义表示(Abstract Meaning Representation,AMR)是一种近几年国际上新兴的语义表示结构,它旨在对整个自然语言句子进行语义表示,打破了传统的句法树结构的局限性。AMR将一个句子的语义抽象为一个含有单个根节点的有向无环图,从而... 详细信息

抽象语义表示(Abstract Meaning Representation,AMR)是一种近几年国际上新兴的语义表示结构,它旨在对整个自然语言句子进行语义表示,打破了传统的句法树结构的局限性。AMR将一个句子的语义抽象为一个含有单个根节点的有向无环图,从而使得它可以不受限于句子的语法形式。显然,AMR的这一大优点将会有力地推动很多自然语言处理领域应用的发展,例如文本摘要、实体链接、信息抽取、问答系统、机器翻译等。近年来,对AMR解析算法的研究受到了国内外研究者们的广泛关注,先后有多种不同的AMR解析算法被提出,但性能都还相对较低,目前对AMR解析算法的研究还处于初级发展阶段。本文在深入比较分析了现有各种AMR解析算法的基础上,提出了一种新的AMR解析算法。具体地,本文的工作主要包括以下三个方面:(1)深入比较分析了各种AMR相关的解析算法。按照解析过程与解析策略的不同,将现有的AMR解析算法概括为四种不同的类型:基于图的AMR解析、基于转移的AMR解析、基于文法的AMR解析和基于机器翻译的AMR解析,并对这四种类型的解析算法分别进行了深入的比较与分析。(2)设计与实现了一个基于shift-reduce的AMR解析baseline系统,该系统可以实现增量式的AMR解析。在对比研究了 AMR图与依存树结构差异性的基础上,对在依存分析中广泛采用的ARCEAGER动作集进行了适当改进使其应用于AMR解析任务,并分别采用最大熵、支持向量机和前馈神经网络模型作为转移动作分类器,实现了一个基于贪心解码过程的AMR解析器。实验结果表明,基于最大熵模型和前馈神经网络模型的分类器获得了相对较好的AMR解析性能。(3)设计与实现了一个基于扩展shift-reduce和全局解码的AMR解析系统。该系统主要是对baseline系统进行了改进,首先是对baseline系统中的转移动作集进行了重新设计,在此基础上设计了一种beam-search算法实现对概念和关系的全局解码,并针对近似解码的特性,采用一种最大违背(Max-violation)感知器算法实现对模型的参数训练。实验结果表明,该改进系统的性能明显优于baseline系统,在没有使用任何外部语义资源的情况下,达到了与现有最好的AMR解析器相当的解析性能。

关键词： AMR 解析 baseline 感知器 shift-reduce beam-search

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