Multitask Learning for Cross-Lingual Transfer of Broad-coverage Semantic Dependencies
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F20%3A10427007" target="_blank" >RIV/00216208:11320/20:10427007 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://www.aclweb.org/anthology/2020.emnlp-main.663" target="_blank" >https://www.aclweb.org/anthology/2020.emnlp-main.663</a>
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Multitask Learning for Cross-Lingual Transfer of Broad-coverage Semantic Dependencies
Popis výsledku v původním jazyce
We describe a method for developing broad-coverage semantic dependency parsers for languages for which no semantically annotated resource is available. We leverage a multitask learning framework coupled with annotation projection. We use syntactic parsing as the auxiliary task in our multitask setup. Our annotation projection experiments from English to Czech show that our multitask setup yields 3.1% (4.2%) improvement in labeled F1-score on in-domain (out-of-domain) test set compared to a single-task baseline.
Název v anglickém jazyce
Multitask Learning for Cross-Lingual Transfer of Broad-coverage Semantic Dependencies
Popis výsledku anglicky
We describe a method for developing broad-coverage semantic dependency parsers for languages for which no semantically annotated resource is available. We leverage a multitask learning framework coupled with annotation projection. We use syntactic parsing as the auxiliary task in our multitask setup. Our annotation projection experiments from English to Czech show that our multitask setup yields 3.1% (4.2%) improvement in labeled F1-score on in-domain (out-of-domain) test set compared to a single-task baseline.
Klasifikace
Druh
O - Ostatní výsledky
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
—
Ostatní
Rok uplatnění
2020
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů