Dependency Parsing as MRC-based Span-Span Prediction تحليل التبعية كتنبؤ قائم على MRC Span - Span Analyse de la dépendance en tant que prédiction d'étendue basée sur MRC Análisis de dependencias como predicción de envergadura basada en MRC

Higher-order methods for dependency parsing can partially but not fully address the issue that edges in dependency trees should be constructed at the text span/subtree level rather than word level.In this paper, we propose a new method for dependency parsing to address this issue.The proposed method constructs dependency trees by directly modeling span-span (in other words, subtree-subtree) relations.It consists of two modules: the text span proposal module which proposes candidate text spans, each of which represents a subtree in the dependency tree denoted by (root, start, end); and the span linking module, which constructs links between proposed spans.We use the machine reading comprehension (MRC) framework as the backbone to formalize the span linking module, where one span is used as query to extract the text span/subtree it should be linked to.The proposed method has the following merits: (1) it addresses the fundamental problem that edges in a dependency tree should be constructed between subtrees;(2) the MRC framework allows the method to retrieve missing spans in the span proposal stage, which leads to higher recall for eligible spans.Extensive experiments on the PTB, CTB and Universal Dependencies (UD) benchmarks demonstrate the effectiveness of the proposed method. 1 2 يمكن للطرق ذات الترتيب الأعلى لتحليل التبعية أن تعالج جزئيًا ولكن ليس كليًا المشكلة المتمثلة في أنه يجب إنشاء الحواف في أشجار التبعية على مستوى امتداد النص/الشجرة الفرعية بدلاً من مستوى الكلمة. في هذه الورقة، نقترح طريقة جديدة لتحليل التبعية لمعالجة هذه المشكلة. تبني الطريقة المقترحة أشجار التبعية من خلال نمذجة علاقات الامتداد (بمعنى آخر، الشجرة الفرعية) مباشرة. وهي تتكون من وحدتين: وحدة اقتراح امتداد النص التي تقترح امتدادات نصية مرشحة، تمثل كل منها شجرة فرعية في شجرة التبعية المشار إليها بـ (الجذر، البداية، النهاية) ؛ ووحدة ربط الامتداد، التي تبني الروابط بين الامتدادات المقترحة. نستخدم إطار فهم القراءة الآلية (MRC) كعمود فقري لإضفاء الطابع الرسمي على وحدة ربط الامتداد، حيث يتم استخدام امتداد واحد كاستعلام لاستخراج امتداد النص/الشجرة الفرعية التي يجب ربطها بها. تتمتع الطريقة المقترحة بالمزايا التالية: (1) تعالج المشكلة الأساسية المتمثلة في أنه يجب إنشاء الحواف في شجرة التبعية بين الأشجار الفرعية ؛(2) يسمح إطار عمل MRC بالطريقة لاسترداد الامتدادات المفقودة في مقترح الامتداد المرحلة، مما يؤدي إلى استدعاء أعلى للامتدادات المؤهلة. تثبت التجارب المكثفة على معايير PTB و CTB و Universal Dependencies (UD) فعالية الطريقة المقترحة. 1 2 Les méthodes d'ordre supérieur pour l'analyse des dépendances peuvent partiellement mais pas complètement résoudre le problème selon lequel les arêtes des arbres de dépendances doivent être construites au niveau de la portée du texte/sous-arbre plutôt qu'au niveau des mots. Dans cet article, nous proposons une nouvelle méthode d'analyse des dépendances pour résoudre ce problème. La méthode proposée construit des arbres de dépendances en modélisant directement les relations de portée (en d'autres termes, sous-arbre-sous-arbre). Elle se compose de deux modules : le module de proposition de portée de texte qui propose des portées de texte candidates, chacune représentant un sous-arbre dans l'arbre de dépendances désigné par (racine, début, fin) ; et le module de liaison de travée, qui construit des liens entre les travées proposées. Nous utilisons le cadre de compréhension en lecture automatique (MRC) comme épine dorsale pour formaliser le module de liaison de travée, où une travée est utilisée comme requête pour extraire la travée/sous-arborescence de texte à laquelle elle doit être liée. La méthode proposée a les avantages suivants : (1) elle résout le problème fondamental selon lequel les arêtes d'un arbre de dépendance doivent être construites entre les sous-arbres ;(2) le cadre MRC permet à la méthode de récupérer les travées manquantes dans la proposition de travée, ce qui conduit à un rappel plus élevé pour les portées éligibles. Des expériences approfondies sur les repères PTB, CTB et Universal Dependencies (UD) démontrent l'efficacité de la méthode proposée. 1 2 Los métodos de orden superior para el análisis de dependencias pueden abordar parcial pero no completamente el problema de que los bordes en los árboles de dependencias deben construirse a nivel de tramo de texto/subárbol en lugar de a nivel de palabra. En este documento, proponemos un nuevo método para el análisis de dependencias para abordar este problema. El método propuesto construye árboles de dependencias modelando directamente las relaciones de tramo (en otras palabras, subárbol-subárbol). Consiste en dos módulos: el módulo de propuesta de tramo de texto que propone tramos de texto candidatos, cada uno de los cuales representa un subárbol en el árbol de dependencias denotado por (raíz, inicio, end); y el módulo de enlace de tramo, que construye enlaces entre tramos propuestos. Utilizamos el marco de comprensión de lectura automática (MRC) como columna vertebral para formalizar el módulo de enlace de tramo, donde un tramo se utiliza como consulta para extraer el tramo/subárbol de texto al que debe vincularse. El método propuesto tiene los siguientes méritos: (1) aborda el problema fundamental de que los bordes en un árbol de dependencia deben construirse entre subárboles;(2) el marco MRC permite que el método recupere tramos faltantes en la propuesta de tramo etapa, lo que conduce a una mayor recuperación para los tramos elegibles. Los experimentos extensos en los puntos de referencia de PTB, CTB y Dependencias Universales (UD) demuestran la efectividad del método propuesto. 1 2