2019年自然语言学习会议——ACL文集跨框架意义表征解析共享任务会议记录

2019年自然语言学习会议跨框架意义表征解析共享任务会议记录

斯蒂芬·欧彭,奥姆里·阿本德,简·哈吉克,丹尼尔·赫什科维奇,马尔科·库尔曼,蒂姆·奥戈曼,念文雪（编辑）

选集ID：: K19-2段
月份：: 十一月
年份：: 2019
地址：: 香港
地点：: CoNLL公司
SIG公司：: SIGNLL公司
出版商：: 计算语言学协会
网址：: https://aclantology.org/K19-2
内政部：
Bib导出格式：: BibTeX公司 MODS XML 尾注
PDF格式：: https://aclantology.org/K19-2.pdf

2019年计算语言学习会议（CoNLL）的共同任务致力于跨框架的意义表示分析（MRP）。在任务的训练和评估数据中，以有向图的形式表示句子意义的五种不同方法被表示为统一的抽象图表示和序列化。该任务收到了来自18个团队的提交，其中5个团队没有参与官方排名，因为他们在截止日期之后到达，使用了额外的培训数据，或涉及任务合作者之一。有关任务的所有技术信息，包括系统提交、正式结果以及支持资源和软件的链接，可从任务网站获取，网址为：网址：http://mrp.nlpl.eu

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 TUPA公司在MRP公司2019年：多任务基线系统
丹尼尔·赫什科维奇|奥菲尔·阿维夫

本文描述了2019年计算语言学习会议（CoNLL）上TUPA系统提交给跨框架意义表示分析（MRP）共享任务的情况。由于它是由任务协调者之一编制的，因此TUPA提供了一个比较基准点，并且在参与系统的官方排名中没有考虑。虽然最初仅为UCCA开发，但TUPA已被推广以支持任务中包含的所有MRP框架，并使用多任务学习进行培训，以使用共享模型解析所有框架。它是一个基于转换的解析器，带有BiLSTM编码器，并添加了BERT上下文化嵌入。

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这个ERG公司在物料需求计划2019：激进组合语义依赖
斯蒂芬·欧彭|丹·弗利金格

英语资源语法（ERG）是一种覆盖范围广泛的英语计算语法，它在一个被称为英语资源语义（ERS）的框架中输出未指定的逻辑形式的意思表示。2019年跨框架意义表示解析共享任务（MRP 2019）中的两个目标表示导出了基于图形的ERS简化，即基本依赖结构（EDS）和DELPH-in MRS双语言依赖（DM）。作为官方MRP竞赛之外的参考点，我们使用ERG分析了评估字符串，并将结果的意义表示转换为EDS和DM。在实际共享任务中，这些图比纯数据驱动的解析器产生更高的评估分数，这表明，ERG中编码的英语语法的通用语言知识在解析成这些意义表示时可以增加价值。

本文描述了我们的SJTU-NICT系统在2019年计算语言学习会议（CoNLL）上参与跨框架意义表示分析（MRP）共享任务。我们的系统使用基于图形的方法来建模各种语义图解析任务。我们在提交的系统中的主要贡献总结如下：1。我们的模型是完全端到端的，只能在给定的训练集上进行训练，而不依赖任何其他额外的训练源，包括组织者提供的配套数据；2.将我们的图剪枝算法扩展到各种语义图，解决了语义图搜索空间过大的问题；3.我们在同一框架内引入了针对多个目标的多任务学习。评估结果表明，我们的系统在总体上排名第二F类₁得分并取得最佳成绩F类₁DM框架得分。

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 S公司上海T型ech位于物料需求计划2019年：基于二阶边缘推理的跨框架意义表示解析的序列-图转换
王新余|刘义贤|贾紫霞|姜成岳|涂克伟

本文介绍了我们提交给CoNLL 2019共享任务的系统：跨框架意义表示解析。我们的系统是一个基于图的解析器，它结合了一个生成节点的扩展指针生成器网络和一个预测边的二阶平均场变分推理模块。我们的系统在框架内排名中分别获得DM和PSD框架的第一名和第二名，在跨框架排名中获得DM框架的第三名。

我们描述了萨尔州大学在2019年计算自然语言学习会议（CoNLL）上提交的跨框架意义表征分析（MRP）共享任务。

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 HIT公司-SCIR公司在物料需求计划2019年：通过有效培训和有效编码实现意义表示解析的统一管道
万向车|龙须斗|杨旭|王宇轩|刘一佳|刘婷（Ting Liu）

本文描述了我们的用于CoNLL 2019共享任务的系统（HIT-SCIR）：跨框架意义表示解析。我们对基本的基于转换的解析器进行了两项改进：a）通过实现Stack LSTM并行训练实现高效训练；b）通过采用深度上下文化单词嵌入BERT进行有效编码。一般来说，我们提出了一个统一的语义表示解析管道，包括特定于框架的基于转换的解析器、BERT增强的单词表示和后处理。在最终评估中，我们的系统根据ALL-F1排名第一（86.2%），特别是在UCCA框架中排名第一（81.67%）。

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上海交大在物料需求计划2019：基于转换的跨框架意义表示分析多任务解析器
红小白|赵海（Hai Zhao）

本文描述了我们团队SJTU的系统，用于参与CoNLL 2019共享任务：跨框架意义表示解析。该任务的目标是将数据驱动的解析推进到句子意义的图形结构表示中。该任务包括五个意义表示框架：DM、PSD、EDS、UCCA和AMR。这些框架具有不同的属性和结构。要在一个模型中处理所有框架，需要找出它们的共性。在我们的工作中，我们定义了一组转换操作，以一劳永逸地处理所有框架，并训练一个基于转换的模型来解析含义表示。所采用的多任务模型还可以允许学习一个框架，从而使其他框架受益。在共享任务的最终官方评估中，我们的系统实现了42%的F1统一MRP指标得分。

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日本国立大学在物料需求计划2019年：语义依赖分析的多层次Biaffine关注
Seung-Hoon Na公司|Jinwoon Min先生|广贤公园|Jong-Hun Shin先生|Young-Kil Kim（金永基）

本文描述了全北国立大学（JBNU）在计算自然语言学习会议上为2019年跨框架意义表示解析共享任务（MRP 2019）提供的系统。在这五个框架中，我们只讨论了DELPH-IN MRS双词汇依赖性（DP）、布拉格语义依赖性（PSD）和通用概念认知注释（UCCA）框架。我们提出了一个使用双音注意的统一解析模型（Dozat和Manning，2017），包括1）BERT-BiLSTM编码器和2）双音注意解码器。首先，用于句子编码器的BERT-BiLSTM使用BERT将句子的单词组成单词级嵌入，然后将BiLSTM应用于单词级表示。第二，基于角色相关表示之间的双脚注意函数，双脚注意解码器确定边的存在及其标签的分数。我们还通过组合出现在多个中间层的所有与角色相关的表示，提出了多级双人注意模型。

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 中大在物料需求计划2019年：基于转换的解析器，具有跨框架变量-完整性解决操作
Sunny Lai女士|Chun Hei Lo先生|Kwong Sak Leung先生|Yee Leung先生

本文描述了我们提交给CoNLL 2019跨框架意义表示分析（MRP）共享任务的系统（RESOLVER）。我们的系统实现了一个基于转换的解析器，该解析器带有一个从有向非循环图（DAG）到树的预处理器，以及一个新的跨框架变量完整性解析操作，该操作概括了五种不同的表示。虽然我们在竞争中排名较低，但我们已经展示了在MRP中包含可变整体行动的当前局限性和潜力，并得出了未来改进的方向。

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日立公司物料需求计划2019年：用于跨框架意义表示解析的统一编码器到Biaffine网络
尤塔·科里达|加库·莫里奥|森田Terufumi Morishita|小崎弘|Kohsuke Yanai公司

本文描述了日立团队提出的用于跨框架意义表示分析（MRP 2019）共享任务的系统。在这个共享任务中，参与系统被要求预测五个框架的节点、边及其属性，每个框架的“抽象”顺序与输入令牌不同。我们为所有五个框架提出了一个统一的编码器到比亚芬网络，它有效地结合了一个共享编码器来提取丰富的输入特征，解码器网络来生成UCCA和AMR中的无锚节点，以及比亚芬网络来预测边缘。我们的系统以0.7604的宏观平均MRP F1得分排名第五，超过了基于基线统一转换的MRP。此外，后评估实验表明，我们可以通过合并多任务学习来提高所提系统的性能，而基线则不能。这意味着将biaffine网络纳入MRP共享架构的有效性，同时学习异构意义表示可以提高系统性能。

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 ru秋季物料需求计划ipe在MRP公司2019:UDP协议ipe在语义表示解析共享任务中的语义化
米兰斯特拉卡|贾娜·斯特拉科娃

我们对我们对CoNLL 2019共享任务——跨框架意义表示解析（MRP 2019）的贡献进行了系统描述。该架构是我们首次尝试对UDPipe2.0进行语义解析扩展，这是一种元化、POS标记和依赖解析管道。2019年MRP以五种形式上和语言上不同的意义表示方法（DM、PSD、EDS、UCCA和AMR）为特征，我们提出了一种统一的、语言和框架无关的图-图神经网络架构。在没有任何关于图形结构的知识的情况下，特别是在没有任何语言或框架驱动的特征时，我们的系统隐式地对意义表示图形进行建模。在修复了人为错误（我们使用了之前提供的测试集分析的错误版本）后，我们的提交将在竞争评估中获得第三名。我们系统的源代码可在https://github.com/ufal/mrpipe-conll2019。

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A类马宗物料需求计划2019年：用词汇和短语锚定分析意义表征
曹洁（音译）|张毅（音）|阿德尔·优素福|维维克·斯里库玛

本文描述了我们的团队Amazon在2019年计算语言学习会议（CoNLL）上提交给跨框架意义表示分析（MRP）共享任务的系统。通过对AMR中隐含对齐的广泛分析，我们将五种意义表征（MR）重新分类为两类：词汇锚定和短语锚定。然后我们提出了一个统一的基于图形的词汇锚定MR分析框架，以及一个短语锚定MRs的短语结构分析框架UCCA。我们的系统提交在AMR子任务中排名第一，随后的改进在其他框架上也显示出了良好的结果。

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SUDA公司-A类利比亚物料需求计划2019年：基于图形的模型BERT（误码率）
张岳（音）|魏江|青蓉霞|曹俊杰|王瑞（Rui Wang）|李振华|张敏（音）

在本文中，我们描述了我们参与2019年计算语言学习会议（CoNLL）跨框架意义表示分析（MRP）共享任务的系统。该任务包括五个基于图形的意义表示框架，即DM、PSD、EDS、UCCA和AMR。我们系统的一个共同特点是，在预测节点之间的边时，我们使用基于图形的方法，而不是基于过渡的方法。对于SDP，我们通过多任务学习（MTL）联合执行边缘预测、帧标记和POS标记。对于UCCA，我们还联合建模了一个组成树解析和一个远程边缘恢复任务。对于EDS和AMR，我们以流水线方式首先生成节点，然后生成边。BERT等外部资源对除AMR之外的所有框架都很有用。我们的最终提交在总体MRP评估指标上排名第三，在EDS上排名第一，在UCCA上排名第二。

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 ru秋季-O（运行）slo在物料需求计划2019年：车库销售语义分析
基拉·德罗加诺娃|安德烈·库图佐夫|尼基塔·梅迪安金|丹尼尔·泽曼

本文描述了U-FAL——Oslo系统提交给跨框架意义表示解析共享任务（MRP，Oepen et al.2019）。提交基于多个第三方解析器。在官方共享任务结果中，提交在13个参与系统中排名第11。

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北京物料需求计划2019年：基于分解和合成的基本依赖结构解析
陈宇飞|叶亚杰|孙伟伟

在CoNLL 2019跨框架语义表示分析共享任务中，我们设计、实现并评估了两个语义解析器，分别代表基于分解和基于合成的方法，用于基本依赖结构（EDS）。对这两个解析器的详细评估为我们提供了一种关于将其解析为语言丰富的意义表示的新观点：当前的神经EDS解析器能够在相同的词源和域设置中达到说话人间协议水平的准确性。