HUJI-KU at MRP 2020 : Two Transition-based Neural ParsersHUJI-KU at MRP 2020: Two Transition-based Neural Parsers

Ofir Arviv; Ruixiang Cui; Daniel Hershcovich

doi:10.18653/v1/2020.conll-shared.7

HUJI-KU at MRP 2020 : Two Transition-based Neural ParsersHUJI-KU at MRP 2020: Two Transition-based Neural Parsers HUJI-KU ב MRP 2020:

Ofir Arviv, Ruixiang Cui, Daniel Hershcovich

Abstract

This paper describes the HUJI-KU system submission to the shared task on CrossFramework Meaning Representation Parsing (MRP) at the 2020 Conference for Computational Language Learning (CoNLL), employing TUPA and the HIT-SCIR parser, which were, respectively, the baseline system and winning system in the 2019 MRP shared task. Both are transition-based parsers using BERT contextualized embeddings. We generalized TUPA to support the newly-added MRP frameworks and languages, and experimented with multitask learning with the HIT-SCIR parser. We reached 4th place in both the crossframework and cross-lingual tracks.

Abstract

Hierdie papier beskrywe die HUJI-KU stelsel voorskrywing aan die gedeelde taak op CrossFramework Meaning Representation Parsing (MRP) by die 2020 Konferanse vir Rekenasielike Taal Leer (CoNLL), gebruik TUPA en die HIT-SCIR ontwerker, wat respektief was die basisline stelsel en wen stelsel in die 2019 MRP gedeelde taak. Beide is transisie-gebaseerde verwerkers gebruik BERT konteksualiseerde inbêdings. Ons generaliseer TUPA om die nuwe bygevoeg MRP raamwerke en tale te ondersteun, en eksperimenteer met multitaak leer met die HIT-SCIR ontwerker. Ons het 4de plek bereik in beide die kruisraamwerk en kruistale snitte.

Abstract

This paper describes the HUJI-KU system submission to the shared task on CrossFramework Meaning Representation Parsing (MRP) at the 2020 Conference for Computational Language Learning (CoNLL), employing TUPA and the HIT-SCIR parser, which were, respectively, the baseline system and winning system in the 2019 MRP shared task. ሁለታቸው BERT የተቀናቀለ አዋጅ በመጠቀም የተመሳሳይ ፓርላር ናቸው፡፡ አዲስ ተጨማሪ MRP ፍሬማርቶችን እና ቋንቋዎችን ለመደጋገም TUPA አቀረብነው፤ በአዲስ HIT-SCIR ተማሪ ጋር በብዙ ትምህርት ተፈተናል፡፡ የመስቀል ፍሬም እና የቋንቋ ቋንቋ መንገዶች በ4ኛ ስፍራ ደረስን፡፡

Abstract

تصف هذه الورقة تقديم نظام HUJI-KU إلى المهمة المشتركة حول التحليل التمثيلي المعنى (MRP) في مؤتمر 2020 لتعلم اللغة الحاسوبية (CoNLL) ، باستخدام TUPA ومحلل HIT-SCIR ، اللذين كانا ، على التوالي ، النظام الأساسي والنظام الفائز في مهمة MRP المشتركة لعام 2019. كلاهما محللان يعتمدان على الانتقال يستخدمان حفلات الزفاف السياقية لـ BERT. لقد قمنا بتعميم TUPA لدعم أطر عمل MRP واللغات المضافة حديثًا ، وجربنا التعلم متعدد المهام باستخدام محلل HIT-SCIR. وصلنا إلى المركز الرابع في كل من الإطارات المتداخلة والمسارات متعددة اللغات.

Abstract

Bu kağıt, həmçin in 2019 MRP paylaşılmış işlərin baseline sistemi və qalib sistemi olan HUJI-KU sisteminin paylaşılmış işlərini, CrossFramework Meaning Representation Parsing (MRP) 2020-ci Konferencində, TUPA və HIT-SCIR ayırıcısını təsdiqləyir. İkisi də BERT contextualized içərisində istifadə edir. Biz TUPA yeni eklənmiş MRP frameworklərini və dillərini dəstəkləmək üçün generalized etdik və HIT-SCIR ayırıcısı ilə çoxlu işlər öyrənməklə imtahana çəkdik. Biz həmçin in həmçinin həmçinin həmçinin həmçinin həmçinin həmçinin dil yollarında 4. yerə çatdıq.

Abstract

Настоящата статия описва подчинението на системата ХУДЖИ-КУ към споделената задача за интерпретиране на значението (МРП) на Конференцията за компютърно езиково обучение (CoNLL) 2020 г., използвайки анализатора които бяха съответно базовата система и печелившата система в споделената задача на МРП 2019 г. И двете са базирани на преход анализатори, използващи контекстуализирани вграждания. Ние обобщихме ТУПА, за да поддържаме новодобавените рамки и езици и експериментирахме с многозадачно обучение с анализатора. Стигнахме 4-то място както в кръстосаната рамка, така и в кръстосаната линия.

Abstract

এই পত্রিকাটি ব্যাখ্যা করেছে ২০২০ সালে ক্রোস ফ্রেমওয়ার্ক প্রতিনিধি পার্সিং (এমআরপি) সম্মেলন ফর কমিউনিটেশনাল ভাষা শিক্ষা শিক্ষা সম্মেলন (কএনএল), টিউপিএ এবং এইচআইটি-এসসিআর প্যারাসার্সার, যা ২০১৯ সালে এমআরপি বেরেটি প্রতিযোগিতার ব্যবহার করে পার্সারের ভিত্তিক পার্সার। আমরা নতুন যোগ করা এমআরপি ফ্রেম ও ভাষাকে সমর্থন করার জন্য টিউপিএ সংগঠিত করেছি এবং এইচআইট-এসসিআর প্যারার্সারের সাথে মাল্টিটিক্রিক আমরা ক্রস ফ্রেমের দুই স্থানে পৌঁছেছি এবং ক্রস-ভাষার ট্র্যাকের মধ্যে।

Abstract

ཤོག་བྱང་འདིས་HUJI འདི་གཉིས་གཉིས་པོ་ཞིག་ནི་བསྒྱུར་སྐབས་གཞུང་བའི་མིག་སྟངས་གཉིས་ཀྱིས་BERT ཁུལ་ཡུག We generalized TUPA to support the newly-added MRP frameworks and languages, and experimented with multitask learning with the HIT-SCIR parser. ང་ཚོ་སྐུད་གཞུང་དང་སྐད་རིགས་ཀྱི་གླེང་སྡོམ་གྱི་རྩིས་འཁྲུག་གཉིས་ཀྱིས་དུས་4རིང་ལ་ཐུག

Abstract

Ovaj papir opisuje podnošenje sustava HUJI-KU na zajednički zadatak o analiziranju CrossFramework Meaning Representative (MRP) na konferenciji 2020 za učenje računalnih jezika (CoNLL), zapošljavanje TUPA i HIT-SCIR analiziranja, koji su, odnosno, bili početni sistem i osvajački sustav u zajedničkom zadatku za MRP 2019. godine. Oboje su razmatrači na temelju prijenosa koristeći kontekstualizirane integracije BERT-a. Generalizirali smo TUPA kako bi podržali nove dodane MRP okvire i jezike, i eksperimentirali sa multitask učenjem sa HIT-SCIR analizatorom. Došli smo do 4. mjesta na krstom okviru i preko jezika.

Abstract

Aquest paper descriu la presentació del sistema HUJI-KU a la tasca compartida sobre l'analització de la representació transquadre (MRP) a la Conferència del 2020 per l'aprenentatge de llenguatges computacionals (CoNLL), emplegant TUPA i l'analitzador HIT-SCIR, que eren, respectivament, el sistema de base i el sistema de guanyada a la tasca compartida del 2019 MRP. Ambdós són analitzadors basats en transició utilitzant incorporacions contextualitzades BERT. Vam generalitzar la TUPA per donar suport a les noves estructures i llengües MRP i vam experimentar amb aprenentatge multitasca amb l'analitzador HIT-SCIR. Vam arribar al quart lloc tant en el marc cruzado com en les pistes translingües.

Abstract

Tento článek popisuje podání systému HUJI-KU do sdíleného úkolu na CrossFramework Meaning Representation Parsing (MRP) na konferenci 2020 pro výuku výpočetních jazyků (CoNLL), využívající TUPA a HIT-SCIR parser, které byly základním systémem a vítězným systémem ve sdíleném úkolu 2019 MRP. Oba jsou parsery založené na přechodu využívající kontextualizované vložení BERT. Zobecnili jsme TUPA pro podporu nově přidaných MRP frameworků a jazyků a experimentovali s víceúlohovým učením s HIT-SCIR parserem. Dosáhli jsme čtvrtého místa jak v crossframeworku, tak v crossjazykových tratích.

Abstract

Denne artikel beskriver HUJI-KU-systemets indsendelse til den fælles opgave om CrossFramework Meaning Representation Parsing (MRP) på 2020 Conference for Computational Language Learning (CoNLL), der anvender TUPA og HIT-SCIR parser, som var henholdsvis basissystemet og vindersystemet i 2019 MRP delte opgave. Begge er overgangsbaserede fortolkere, der bruger BERT kontekstualiserede indlejringer. Vi generaliserede TUPA til at understøtte de nyligt tilføjede MRP rammer og sprog, og eksperimenterede med multitask læring med HIT-SCIR parser. Vi nåede 4. plads i både cross framework og cross-lingual tracks.

Abstract

Dieser Beitrag beschreibt die Einreichung des HUJI-KU Systems zur gemeinsamen Aufgabe CrossFramework Meaning Representation Parsing (MRP) auf der 2020 Conference for Computational Language Learning (CoNLL) unter Verwendung von TUPA und dem HIT-SCIR Parser, die jeweils das Basissystem und das Siegersystem in der 2019 MRP Shared Task waren. Beide sind übergangsbasierte Parser, die BERT kontextualisierte Einbettungen verwenden. Wir verallgemeinerten TUPA, um die neu hinzugefügten MRP-Frameworks und Sprachen zu unterstützen, und experimentierten mit Multitask-Lernen mit dem HIT-SCIR Parser. Sowohl im Crossframework als auch im Crosslingual Track erreichten wir den vierten Platz.

Abstract

Η παρούσα εργασία περιγράφει την υποβολή του συστήματος στο κοινό έργο για την ανάλυση της συμβολικής αναπαράστασης (MRP) στο 2020 Συνέδριο για την εκμάθηση υπολογιστικών γλωσσών (με χρήση του και του αναλύτη που ήταν αντίστοιχα το βασικό σύστημα και το νικητήριο σύστημα στην κοινή εργασία 2019. Και οι δύο είναι αναλυτές με βάση τη μετάβαση που χρησιμοποιούν ενσωματωμένες ενσωματώσεις BERT. Γενικοποιήσαμε το TUPA για να υποστηρίξουμε τα πρόσφατα προστιθέμενα πλαίσια και γλώσσες MRP, και πειραματιστήκαμε με την εκμάθηση πολλαπλών εργασιών με τον αναλυτή HIT-SCIR. Φτάσαμε στην 4η θέση τόσο στις διασταυρούμενες όσο και στις διασταυρούμενες διαδρομές.

Abstract

Este documento describe la presentación del sistema HUJI-KU a la tarea compartida sobre el análisis de representación de significados (MRP) en la Conferencia para el Aprendizaje Computacional de Lenguajes (CoNLL) de 2020, que empleó TUPA y el analizador HIT-SCIR, que fueron, respectivamente, el sistema de referencia y el sistema ganador en el MRP de 2019 tarea compartida. Ambos son analizadores basados en transiciones que utilizan incrustaciones contextualizadas BERT. Generalizamos TUPA para admitir los marcos y lenguajes MRP recientemente agregados, y experimentamos con el aprendizaje multitarea con el analizador HIT-SCIR. Alcanzamos el 4º lugar tanto en la vía cross-framework como en la cross-lingual.

Abstract

Käesolevas artiklis kirjeldatakse HUJI-KU süsteemi alluvust 2020. aasta arvutuskeeleõppe konverentsi (CoNLL) jagatud ülesandele CrossFramework Meaning Representation Parsing (MRP), kasutades TUPA ja HIT-SCIR parserit, mis olid vastavalt baassüsteem ja võidusüsteem 2019. aasta MRP jagatud ülesandes. Mõlemad on üleminekupõhised parserid, mis kasutavad BERT kontekstipõhiseid manustamisi. Üldistasime TUPA, et toetada äsja lisatud MRP raamistikke ja keeli ning eksperimenteerisime mitme ülesandega õppimist HIT-SCIR parseriga. Jõudsime neljandale kohale nii raamistiku- kui ka keeleülesel rajal.

Abstract

این کاغذ تحویل سیستم HUJI-KU را به وظیفه‌ای مشترک در مسیر تجزیه‌کننده (MRP) در کنفرانس ۲۰۰۲ برای یادگیری زبان‌های کامپیوتری (CoNLL) توصیف می‌کند، استفاده از TUPA و تجزیه‌کننده HIT-SCIR که به طور مستقل سیستم پایین‌خط و سیستم پیروزی در کار مشترک MRP ۲۰۱۹ بودند. هر دو از پارچرها بر اساس تغییر استفاده از پارچرها BERT هستند. ما TUPA را برای حمایت کردن فرم‌های MRP و زبان‌های جدید اضافه شده‌ایم، و با یادگیری چندین کار با پالاس HIT-SCIR آزمایش کردیم. ما به چهارم مکان رسیدیم در هر چهارچهارچهارچهارچهارچهارچهارچهارچهارچهارچهارچهارچهارچهارزبانی.

Abstract

Tämä artikkeli kuvaa HUJI-KU-järjestelmän siirtymistä jaettuun tehtävään CrossFramework Meaning Representation Parsing (MRP) vuoden 2020 Computational Language Learning -konferenssissa (CoNLL) käyttäen TUPA:a ja HIT-SCIR-parser, jotka olivat vuoden 2019 MRP:n yhteisen tehtävän perusjärjestelmä ja voittava järjestelmä. Molemmat ovat siirtymäpohjaisia jäsentäjiä, jotka käyttävät BERT-kontekstualisoituja upotuksia. Yleistimme TUPA:n tukemaan uusia MRP-kehyksiä ja kieliä ja kokeilimme monitehtäväoppimista HIT-SCIR-parserilla. Saavutimme neljännen sijan sekä cross framework- että cross-lingual trackissa.

Abstract

Cet article décrit la soumission du système HUJI-KU à la tâche partagée sur CrossFramework Meaning Representation Parsing (MRP) lors de la 2020 Conference for Computational Language Learning (ConLL), utilisant TUPA et l'analyseur HIT-SCIR, qui étaient respectivement le système de base et le système gagnant dans le MRP 2019 tâche partagée. Les deux sont des analyseurs basés sur la transition utilisant des intégrations contextualisées BERT. Nous avons généralisé TUPA pour prendre en charge les nouveaux cadres et langages MRP, et avons expérimenté l'apprentissage multitâche avec l'analyseur HIT-SCIR. Nous avons atteint la 4e place dans les pistes crossframework et cross-lingual.

Abstract

Déanann an páipéar seo cur síos ar aighneacht chóras HUJI-KU don tasc comhroinnte ar Parsáil Ionadaíochta Brí CrossFramework (MRP) ag an gComhdháil 2020 um Fhoghlaim Teanga Ríomhaireachtúil (CoNLL), ag fostú TUPA agus an parsálaí HIT-SCIR, a bhí, faoi seach, mar an gcóras bunlíne. agus córas buaiteach i dtasc comhroinnte MRP 2019. Is parsálaithe tras-bhunaithe an dá cheann a úsáideann leabaithe comhthéacsúla BERT. Rinneamar ginearálú ar TUPA chun tacú leis na creataí agus na teangacha MRP nua-chur leis, agus rinneamar tástáil ar fhoghlaim ilthasc leis an parsálaí HIT-SCIR. Shroicheamar an 4ú háit sa traschreat agus sa rianta trasteangacha araon.

Abstract

Wannan karatun na describe the HUJI-KU system for the share job on the KrosFrameworks Meaning Reposition Parse (MRP) at the 2020 Conference for Computation Learnin Lugha (CoNLL), and employing TUPA and the AIT-SCIR Parser, which are, respectally, the Baselin system and the winning system in the 2019 MRP share job. Dukan parkeri biyu ne da aka samar da BERT wanda aka haɗa shi. Mun sami TUPA dõmin Mu ƙara firam na MRP da harshen nan da aka ƙara yanzu, kuma Muka jarraba da multiaski masu karanta da mazaɓa na AIT-SCIR. Mun isa duk na firam na guda da hanyõyi masu cikin lugha.

Abstract

This paper describes the HUJI-KU system submission to the shared task on CrossFramework Meaning Representation Parsing (MRP) at the 2020 Conference for Computational Language Learning (CoNLL), employing TUPA and the HIT-SCIR parser, which were, respectively, the baseline system and winning system in the 2019 MRP shared task. שניהם חוקרים מבוססים במעבר בשימוש בתכניות קונטקסטיות BERT. הגנרליזנו את TUPA כדי לתמוך במסגרות והשפות של MRP שהוספו לאחרונה, וניסונו עם לימוד במשימות רבות עם המחקר HIT-SCIR. הגענו למקום הרביעי במסגרת הצלב ובעקבות שפויות.

Abstract

यह पेपर कम्प्यूटेशनल लैंग्वेज लर्निंग (CoNLL) के लिए 2020 सम्मेलन में क्रॉसफ्रेमवर्क अर्थ प्रतिनिधित्व पार्सिंग (MRP) पर साझा कार्य के लिए HUJI-KU सिस्टम सबमिशन का वर्णन करता है, जो TUPA और HIT-SCIR पार्सर को नियोजित करता है, जो क्रमशः, बेसलाइन सिस्टम और 2019 MRP साझा कार्य में जीतने वाली प्रणाली थे। दोनों BERT contextualized एम्बेडिंग का उपयोग कर संक्रमण-आधारित पार्सर हैं। हमने नए जोड़े गए एमआरपी ढांचे और भाषाओं का समर्थन करने के लिए TUPA को सामान्यीकृत किया, और HIT-SCIR पार्सर के साथ मल्टीटास्क सीखने के साथ प्रयोग किया। हम क्रॉसफ्रेमवर्क और क्रॉस-लिंगुअल ट्रैक दोनों में चौथे स्थान पर पहुंच गए।

Abstract

Ovaj papir opisuje podnošenje sustava HUJI-KU na zajednički zadatak o analiziranju međuvremenog predstavljanja (MRP) na konferenciji 2020. za učenje računalnih jezika (CoNLL), zapošljavanje TUPA i HIT-SCIR analiziranja, koji su, odgovarajući, bili početni sustav i pobjednički sustav u zajedničkom zadatku za MRP 2019. godine. Oboje su razmatrači na temelju prijenosa koristeći kontekstualizirane integracije BERT-a. Generalizirali smo TUPA kako bi podržali nove dodane MRP okvire i jezike, i eksperimentirali s multitask učenjem sa HIT-SCIR analizatorom. Došli smo do četvrtog mjesta na krstom okviru i preko jezika.

Abstract

Ez a tanulmány bemutatja a HUJI-KU rendszer benyújtását a CrossFramework Meaning Representation Parsing (MRP) közös feladatra a 2020. évi Számítástechnikai Nyelvtanulási Konferencián (CoNLL) a TUPA és a HIT-SCIR elemző alkalmazásával, amelyek a 2019. évi MRP megosztott feladat alapvető rendszere és nyertes rendszere voltak. Mindkettő átmeneti alapú elemző, amely BERT kontextuális beágyazásokat használ. Általánosítottuk a TUPA-t az újonnan hozzáadott MRP keretrendszerek és nyelvek támogatására, és kísérleteztük a többfeladatos tanulást a HIT-SCIR elemzővel. A negyedik helyet értük el mind a keresztmetszetben, mind a keresztnyelvű pályákon.

Abstract

Այս հոդվածը նկարագրում է HUJK-ի համակարգի ներկայացումը ՄՌՊ-ի 2020 թվականի համակարգչային լեզվի սովորման կոնֆերանսի (ԿՈՆԼ) ընթացքում, օգտագործելով ԹՈՊԱ-ն և ՀԻT-ՍՔԻՌ-ի վերլուծողը, որոնք 2019 թվականի ՄՌՊ-ի ընթացքում հիմնական համակարգը և հաղթանական համակարգը էին: Երկուսը վերաբերյալ վերլուծումներ են, որոնք օգտագործում են BER կոնտեքստալիզացված ներդրումներ: Մենք ընդհանուր տարածեցինք ԹՈՊԱ-ը, որպեսզի աջակցենք նորից ավելացված ՄՌՊ-ի շրջանակները և լեզուները, և փորձեցինք բազմախնդիրներ սովորելու հետ ՀԻT-ՍՔԻՌ վերլուծողի միջոցով: Մենք հասանք չորրորդ տեղին, ինչպես խաչը շրջանակներում, ինչպես նաև լեզվային ուղիներում:

Abstract

Kertas ini menjelaskan pengiriman sistem HUJI-KU ke tugas berbagi di CrossFramework Meaning Representation Parsing (MRP) di Konferensi 2020 untuk Pelajaran Bahasa Komputasional (CoNLL), mempekerjakan TUPA dan HIT-SCIR parser, yang secara respektif adalah sistem dasar dan sistem pemenang dalam tugas berbagi MRP 2019. Keduanya adalah parser berdasarkan transisi menggunakan bentuk kontekstualisasi BERT. Kami memgeneralisasi TUPA untuk mendukung bingkai MRP yang baru ditambah dan bahasa, dan bereksperimen dengan belajar multitask dengan penganalis HIT-SCIR. Kami mencapai tempat ke-4 di kedua garis salib dan lintasan salib bahasa.

Abstract

Questo articolo descrive la presentazione del sistema HUJI-KU al compito condiviso sul CrossFramework Meaning Representation Parsing (MRP) alla Conferenza 2020 per l'apprendimento del linguaggio computazionale (CoNLL), utilizzando TUPA e il parser HIT-SCIR, che sono stati, rispettivamente, il sistema di base e il sistema vincente nel compito condiviso MRP 2019. Entrambi sono parser basati su transizione che utilizzano incorporazioni contestualizzate BERT. Abbiamo generalizzato TUPA per supportare i framework e i linguaggi MRP appena aggiunti, e sperimentato con l'apprendimento multitask con il parser HIT-SCIR. Abbiamo raggiunto il 4° posto sia nel cross framework che nel cross-lingual track.

Abstract

本稿では、2020年の計算言語学習会議（ CoNLL ）において、HUJI - KUシステムが、MRPシェアタスクにおけるベースラインシステムとウィニングシステムであったTUPAとHIT - SCIRパーサーを用いて、クロスフット表現構文解析（ MRP ）のシェアタスクに提出したことについて述べる。どちらも、BERTコンテキスト化された埋め込みを使用したトランジションベースのパーサーです。新たに追加されたMRPフレームワークと言語をサポートするためにTUPAを一般化し、HIT - SCIRパーサーでマルチタスク学習を実験しました。クロスファイトトラックとクロスリンガルトラックの両方で4位に達した。

Abstract

Ngawe Perintah sing rambarang nggawe HUjI-Ku sistem sing berarti nggawe task nang daftar nggawe lompok obah nggunakake tresnaning Kernel Awak dhéwé ngeralakno Awak dhéwé wis rampung 4 lan akèh dumadhi iki bangsané karo paké bangsané.

Abstract

ამ დოკუნფიგურაში HUJI-KU სისტემის გადასწავლის შესახებ, რომელიც 2019-ს MRP-ის გაყოფილი სისტემის გასწავლისთვის გადასწავლისთვის კონფიგურაციის კონფიგურაციაში (MRP) სხვადასხვადასხვადასხვადასხვადასხვადასხვადასხვადასხვადასხვადასხვადასხვადასხვადასხვადას ორივე უნდა გადაწყვეტილი პარასერები BERT კონტექსტუალურად დაყენებულია. ჩვენ განვიყენეთ TUPA-ს, რომ ახალი დამატებული MRP ფრამების და ენების მხარეს დამატებული, და HIT-SCIR პარამეტრისთან გამოვიყენეთ მხარე რამების სწავლებით. ჩვენ მივიღეთ მეოთხედი ადგილი, რომელიც კრისფრამეტრიქონის და კრისფრამეტური სიტყვებში.

Abstract

Бұл қағаз 2020 жылы Компьютерлік тіл оқыту конференциясы (CoNLL) үшін HUJI-KU жүйесінің ортақ тапсырмасына ортақ тапсырманы (CrossFramework Meaning Representation Parsing (MRP) және TUPA және HIT-SCIR талдаушысын қолданып, 2019 жылы МRP ортақ тапсырмасында негізгі жүйе және жеңілдір Екі екі - BERT контекстуализацияланған ендіруді қолданатын ауыстыру негізінде талдаушылар. Біз жаңа қосылған MRP фреймдер мен тілдерді қолдау үшін TUPA жалпы түрлендіріп, HIT-SCIR талдаушысының көптеген тапсырмаларды оқыту үшін тәжірибеледі. Біз 4-ші жерге көлшекті және көлшекті тілдер жолдарында жеттік.

Abstract

본고는 2020년 계산언어학습회의(ConLL)에서 HUJI-KU 시스템이 크로스 프레임워크 의미표시분석(MRP) 공유 임무에 제출된 상황을 묘사하고 TUPA와 HIT-SCIR 해석기를 사용했다. 이들은 2019년 MRP 공유 임무 중의 기선시스템과 우승시스템이다.둘 다 변환에 기반한 해상도입니다. 버트 상하문으로 삽입하십시오.우리는 TUPA를 홍보하여 새로 추가된 MRP 프레임워크와 언어를 지원하고 HIT-SCIR 해상도를 사용하여 다중 임무 학습 실험을 진행하였다.우리는 크로스 프레임워크와 크로스 언어 학습 분야에서 모두 4위를 차지했다.

Abstract

Šiame dokumente apibūdinamas HUJI-KU sistemos pateikimas bendrai užduotims „Tarpsistemos atstovavimo analizė“ (MRP) 2020 m. Konferencijoje dėl kompiuterinio kalbų mokymosi (CoNLL), naudojant TUPA ir HIT-SCIR analizatorių, kurie buvo atitinkamai pradinė sistema ir laimėjanti sistema 2019 m. MRP bendrai užduotims. Abu yra pereinamojo laikotarpio analizatoriai, naudojantys BERT kontekstinius įterpimus. Mes generalizavome TUPA, kad paremtume naujai pridėtas MRP sistemas ir kalbas, ir eksperimentavome su HIT-SCIR analizatoriumi su daugiafunkciniu mokymusi. Ketvirtą vietą pasiekėme ir kryžminiuose, ir tarpkalbiniuose keliuose.

Abstract

Овој документ го опишува поднесувањето на системот HUJI-KU на заедничката задача за разгледување на значењето на Cross Framework (MRP) на Конференцијата за учење на компјутациониот јазик за 2020 година (CoNLL), вработувајќи го ТУПА и HIT-SCIR анализаторот, кои беа основниот систем и победничкиот систем во заедничката задача на 2019 година. Двајцата се анализатори базирани на транзиција кои користат BERT контекстуални вградувања. Генерализиравме ТУПА за да ги поддржуваме новите рамки и јазици на МРП, и експериментиравме со учење на мултизадачи со анализаторот HIT-SCIR. Дојдовме на четврто место на крсто-рамките и на крстојазичните траги.

Abstract

ഈ പേപ്പറിന്റെ വിശദീകരിക്കുന്നു ക്രോസ്ഫ്രെമിക്ക് പാര്‍സിങില്‍ പങ്കെടുത്ത ജോലിയുടെ ജോലി (എംആര്‍പി) ക്രോസ് ഫ്രെയിംഗ് പാര്‍സിങിലേക്ക് കൊടുക്കുന്നത്, കോണ്‍ട്ടിട്ടല്‍ ഭാഷ പഠിപ്പിക്കുന്നത Both are transition-based parsers using BERT contextualized embeddings. പുതിയ എംആര്‍പി ഫ്രെയിമ്പുകളും ഭാഷകളും പിന്തുണയ്ക്കാന്‍ ഞങ്ങള്‍ ടുയുപി സൃഷ്ടിച്ചു. ഹിഎസ്-എസ്സിഐആര്‍ പാര്‍സറുമായി പഠിക്ക നമ്മള്‍ ക്രോസ്ഫ്രെയിമ്പില്‍ നാലാം സ്ഥലം എത്തിയിട്ടുണ്ട്, ക്രിസ്ക്രോഗ്വാല്‍ ട്രാക്കുകള്‍ കൂ

Abstract

Энэ цаас нь ХUJI-KU системийн хуваалцааны ажлыг CrossFramework Meaning Representation Parsing (MRP) 2020 оны Компьютерийн Холбоо суралцах (CoNLL) конференцийн тухай ярьдаг, TUPA болон HIT-SCIR хуваалцагчийг ашиглаж, 2019 оны MRP хуваалцах ажлын үндсэн систем болон ялагдах системийн хуваалцах ажлыг ашиглаж байна. Хоёр хоёулаа нь шилжилт суурилсан хэвлэгчид БЕРТ контекстуудыг ашиглаж байна. Бид TUPA-г шинэ нэмэгдсэн MRP хэл болон хэл дээр дэмжиж, олон ажлын суралцах туршилтыг HIT-SCIR хуваалцагчидтай хийсэн. Бид 4-р газар хоёр дахь хэлний хэлбэрээр хүрсэн.

Abstract

Kertas ini menggambarkan penghantaran sistem HUJI-KU kepada tugas berkongsi pada Penghuraian Perwakilan Arti CrossFramework (MRP) pada Perkonferensi 2020 untuk Pelajaran Bahasa Komputasi (CoNLL), menggunakan penghuraian TUPA dan HIT-SCIR, yang secara berdasarkan, adalah sistem asas dan sistem pemenang dalam tugas berkongsi MRP 2019. Both are transition-based parsers using BERT contextualized embeddings. Kami memperluas TUPA untuk menyokong bingkai MRP yang baru ditambah dan bahasa, dan eksperimen dengan pembelajaran tugas berbilang dengan penghurai HIT-SCIR. Kami mencapai tempat ke-4 dalam kedua-dua kerangka salib dan trek salib bahasa.

Abstract

Dan id-dokument jiddeskrivi s-sottomissjoni tas-sistema HUJI-KU għall-kompitu kondiviż dwar il-Cross-Framework Meaning Parsing (MRP) fil-Konferenza tal-2020 għat-Tagħlim tal-Lingwa Komputazzjonali (CoNLL), l-użu tat-TUPA u l-HIT-SCIR parser, li rispettivament kienu s-sistema bażi u s-sistema rebbieħa fil-kompitu kondiviż tal-MRP tal-2019. It-tnejn huma analizzaturi bbażati fuq it-tranżizzjoni li jużaw inkorporazzjonijiet kuntestwalizzati BERT. Ġeneralizzaw it-TUPA biex nappoġġjaw l-oqfsa u l-lingwi tal-MRP li għadhom kif ġew miżjuda, u esperjenzaw b’tagħlim multikompiti mal-analizzatur HIT-SCIR. Aħna laħaqna r-raba' post kemm fil-qafas transkonfinali kif ukoll fil-binarji translingwi.

Abstract

Deze paper beschrijft de HUJI-KU systeeminzending aan de gedeelde taak op CrossFramework Meaning Representation Parsing (MRP) op de 2020 Conference for Computational Language Learning (CoNLL), waarbij TUPA en de HIT-SCIR parser werden gebruikt, die respectievelijk het basissysteem en het winnende systeem waren in de 2019 MRP gedeelde taak. Beide zijn transitie-gebaseerde parsers die BERT contextualiseerde embeddings gebruiken. We generaliseerden TUPA om de nieuw toegevoegde MRP frameworks en talen te ondersteunen, en experimenteerden met multitask leren met de HIT-SCIR parser. We bereikten de 4e plaats in zowel crossframework als crosslingual tracks.

Abstract

Denne papiret beskriver HUJI-KU-systemoppføringa til delt oppgåve på CrossFramework Meaning Representation Parsing (MRP) på Konferansen 2020 for Computational Language Learning (CoNLL), brukar TUPA og HIT-SCIR-tolkaren, som var derfor baseline system og vinningssystemet i delt oppgåve 2019. Begge er tolkarar basert på overgangsbasert ved å bruka BERT-kontekstualiserte innbygging. Vi generelliserte TUPA for å støtta nye lagte MRP-rammeverke og språk, og eksperimenterte med fleire oppgåver med HIT-SCIR-tolkaren. Vi har nådd 4. plass på både kryss- rammeverket og kryss- språk.

Abstract

Niniejszy artykuł opisuje zgłoszenie systemu HUJI-KU do wspólnego zadania na temat CrossFramework Meaning Representation Parsing (MRP) na konferencji 2020 na rzecz nauki języków obliczeniowych (CoNLL), z wykorzystaniem TUPA i parser HIT-SCIR, które były odpowiednio systemem bazowym i zwycięskim systemem w ramach wspólnego zadania MRP 2019. Oba są parserami opartymi na przejściach wykorzystującymi kontekstowane osadzenia BERT. Uogólniliśmy TUPA, aby wspierać nowo dodane frameworki MRP i języki, a także eksperymentowaliśmy z wielozadaniowym uczeniem się za pomocą parsera HIT-SCIR. Osiągnęliśmy czwarte miejsce zarówno w crossframeworku, jak i cross-języcznym torze.

Abstract

Este artigo descreve a submissão do sistema HUJI-KU à tarefa compartilhada no CrossFramework Meaning Representation Parsing (MRP) na Conferência de Aprendizagem de Linguagem Computacional (CoNLL) de 2020, empregando TUPA e o analisador HIT-SCIR, que eram, respectivamente, o sistema de linha de base e vencedor na tarefa compartilhada do MRP 2019. Ambos são analisadores baseados em transição usando embeddings contextualizados BERT. Generalizamos o TUPA para oferecer suporte às estruturas e linguagens MRP recém-adicionadas e experimentamos o aprendizado multitarefa com o analisador HIT-SCIR. Alcançamos o 4º lugar nas faixas crossframework e cross-lingual.

Abstract

Această lucrare descrie prezentarea sistemului HUJI-KU la sarcina comună privind interpretările reprezentării semnificației CrossFramework (MRP) la Conferința 2020 pentru învățarea limbilor computaționale (CoNLL), utilizând TUPA și analizorul HIT-SCIR, care au fost, respectiv, sistemul de bază și sistemul câștigător în sarcina comună MRP 2019. Ambele sunt analizoare bazate pe tranziție care utilizează încorporări contextualizate BERT. Am generalizat TUPA pentru a sprijini cadrele și limbile MRP nou adăugate și am experimentat cu învățarea multitask cu parserul HIT-SCIR. Am ajuns pe locul 4 atât în traseele cross-framework, cât și în traseele cross-lingvistice.

Abstract

В этой статье описывается представление системы HUJI-KU для совместной задачи по кросс-фреймворк-анализу смыслового представления (MRP) на Конференции 2020 года по вычислительному языковому обучению (CoNLL) с использованием TUPA и парсера HIT-SCIR, которые были, соответственно, базовой системой и выигрышной системой в общей задаче MRP 2019 года. Оба являются парсерами на основе перехода с использованием контекстуализированных вложений BERT. Мы обобщили TUPA для поддержки недавно добавленных фреймворков и языков MRP и экспериментировали с многозадачным обучением с парсером HIT-SCIR. Мы достигли 4-го места как в кросс-фреймворке, так и в кросс-лингвистических треках.

Abstract

This papers Description the HUJI-KU system Sub-ssion to the shared job on Cross FromWorking mean repreprep Parsing (MRP) at the 2029 Conferense for Computer language Training (CoNLL), Empowering TUPA and the HIT-SCIR Parsers, who are, honorably, the baseline system and win system in the 2019 MRP shared job. දෙන්නටම BERT සංවේදනය සම්බන්ධතාවක් භාවිත කරන්න ප්‍රවර්තනය සඳහා පරීක්ෂකයි. අපි අළුත් එක්ක MRP ප්‍රමාණය සහ භාෂාවය සහ භාෂාවය සඳහා ප්‍රයෝජනය කරලා TUPA එක සාමාන්‍ය කරලා තියෙන්නේ, HIT-SCIR පරිශ අපි 4වෙනි තැනට පැමිණියේ ක්‍රිස්ටර්මක් සහ ක්‍රිස් භාෂාවක් පැත්තට.

Abstract

V prispevku je opisana predložitev sistema HUJI-KU v skupno nalogo o CrossFramework Representation Parsing (MRP) na konferenci za računalniško učenje jezikov 2020 z uporabo TUPA in HIT-SCIR parser, ki sta bila osnovni sistem oziroma zmagovalni sistem v skupni nalogi MRP 2019. Oba sta razčlenjevalnika, ki temeljita na prehodu in uporabljata BERT kontekstualizirane vdelave. Posplošili smo TUPA za podporo novih MRP okvirov in jezikov ter eksperimentirali z večopravilnim učenjem z razčlenjevalnikom HIT-SCIR. Na medokvirni in medjezični poti smo dosegli 4. mesto.

Abstract

Kanu warqaddan wuxuu ka qoran yahay nidaamka HUJI-KU ee loo dhiibay shaqada la qaybsan CrossFramework Meaning Representation Parsing (MRP) at the 2020 Conference for Computational Language Learning (CoNLL), employing TUPA and the HIT-SCIR ParParser, which were, respectively, the baseline system and winning system in the 2019 MRP shared task. Labaduba waa baarlamayaasha ku saleysan baaritaanka lagu isticmaalaa BERT meelaha lagu soo wareejiyo. Waxaannu soo saarnay TUPA si aan u kaalmeeyo qorshaha MRP ee cusub lagu daray iyo luuqadaha, waxaana lagu tijaabiyey waxbarashada badan ee HIT-SCIR baaritaanka. Waxaannu gaadhnay meesha afraad ee iskuulka iyo wadooyinka luuqadaha kala duwan.

Abstract

Ky dokument përshkruan paraqitjen e sistemit HUJI-KU ndaj detyrës së përbashkët mbi analizimin e përfaqësimit të ndërkuadrit (MRP) në konferencën e 2020 për mësimin e gjuhës kompjuterike (CoNLL), duke punësuar TUPA dhe analizuesin HIT-SCIR, të cilat ishin respektivisht sistemi bazë dhe sistemi fitues në detyrën e përbashkët të MRP 2019. Të dy janë analizues të bazuar në tranzicion duke përdorur përfshirje kontekstuale BERT. We generalized TUPA to support the newly-added MRP frameworks and languages, and experimented with multitask learning with the HIT-SCIR parser. Ne arritëm në vendin e katërt si në kornizën kryqësore, ashtu edhe në gjuhën kryqësore.

Abstract

Ovaj papir opisuje podnošenje sustava HUJI-KU na zajednički zadatak o razmatranju krstoFramework Meaning Representative (MRP) na konferenciji 2020 za učenje računalnih jezika (CoNLL), zapošljavanje TUPA i HIT-SCIR analizatora, koji su, odnosno, početni sistem i osvajanje osvajanja u zajedničkom zadatku za MRP 2019. godine. Oboje su prelazni parseri koji koriste kontekstualizovane integracije BERT-a. Generalizovali smo TUPA kako bi podržali nove dodane MRP okvire i jezike, i eksperimentirali sa multitask učenjem sa HIT-SCIR analizatorom. Došli smo do 4. mesta na krstom okviru i preko jezika.

Abstract

Denna uppsats beskriver HUJI-KU-systemets inlämning till den delade uppgiften om CrossFramework Meaning Representation Parsing (MRP) vid 2020-konferensen för beräkningsspråkinlärning (CoNLL), med användning av TUPA och HIT-SCIR-tolkaren, som var baslinjesystemet respektive vinnande systemet i 2019 års gemensamma uppgift. Båda är övergångsbaserade tolkare som använder BERT kontextuella inbäddningar. Vi generaliserade TUPA för att stödja de nyligen tillagda MRP ramverken och språken, och experimenterade med multitask lärande med HIT-SCIR parser. Vi nådde 4:e plats i både crossrame och cross-lingual tracks.

Abstract

Gazeti hili linaelezea mfumo wa HUJI-KU uliotolewa kwa kazi ya ushirikiano katika Mipango ya Kumbukumbu ya Uchaguzi (MRP) katika mkutano wa 2020 kwa ajili ya Kufundisha Lugha ya Hesabu (CoNLL), kutumia TUPA na mchangazaji wa HIT-SCIR, ambao kwa kiwango fulani, ulikuwa mfumo wa msingi wa msingi na mfumo wa kushinda katika kazi ya MRP mwaka 2019. Wote wawili ni wabunge wenye asili ya mpito kwa kutumia mabango yaliyofanywa na BERT. We generalized TUPA to support the newly-added MRP frameworks and languages, and experimented with multitask learning with the HIT-SCIR parser. Tumefika nafasi ya nne katika mfumo wa crossroa na njia za kupitia lugha.

Abstract

This paper describes the HUJI- KU system submitted to the shared task on the CrossFramework Meaning Representation Parsing (MRP) in the 2020 Conference for Computational Language Learning (CoNLL), TUPA and the HIT- SCIR Parser, which are respectively, the baseline system and the winning system in the 2019 MRP shared task. BERT பொருள்களை பயன்படுத்தி மாற்றி அடிப்படையான பார்சர்கள் இருவரும். புதிய சேர்க்கப்பட்ட MRP சட்டங்களையும் மொழிகளையும் ஆதரிக்க TUPA பொதுவாக்கினோம், மற்றும் HIT-SCIR பகுதியைக் கொண்டு பல்படிக் நாங்கள் குறுக்குவிவரம் மற்றும் மொழி தடங்கள் இருவரும் 4வது இடத்தை அடைந்தோம்.

Abstract

Bu kagyz HUJI Iki hem göçmençe tabanly çykyşçylar BERT sened baglançylary ulanýarlar. TUPA täze eklenýän MRP frameworklary we dilleri desteklemek üçin döredildik we HIT-SCIR täzelikleri bilen köp täzelikler öwrenmek üçin synanyşdyrdyk. Biz iki çarpış çerçevesinde ve çarpı dil çizgilerinde 4-ine ulaştık.

Abstract

This paper describes the HUJI-KU system submission to the shared task on CrossFramework Meaning Representation Parsing (MRP) at the 2020 Conference for Computational Language Learning (CoNLL), using TUPA and the HIT-SCIR parser, which respectively were the baseline system and winning system in the 2019 MRP shared task. Both are transition-based parsers using BERT contextualized embeddings. ہم نے TUPA کو نو اضافہ کیا MRP فرموروں اور زبانوں کی مدد کرنے کے لئے اور HIT-SCIR پارچر کے ساتھ multitask learning کے ساتھ تجربہ کی۔ ہم چوتھی جگہ پہنچ گئے ان دونوں کرسٹ فلم اور کرسٹ زبان ترک میں۔

Abstract

Name Икковлари BERT'ning tarkibini o'zgartirish asosiy parkerlari. Biz yangi qoʻshilgan MRP freymlarini va tillarni qoʻllash uchun TUPAni yaratdik, va HIT-SCIR parasidagi multiask o'rganishni o'rganish bilan ko'plab tizimiz. Biz crossframening ikkinchi joy va har bir tillar orqali o'zgarishga keldik.

Abstract

Tờ giấy này mô tả hệ thống HUJI-KW phụ trách chung nhiệm vụ phân tích đường bộ sễ Nghĩa trang (MRP) tại buổi họp 2020 về Dự án Học Ngôn ngữ vi tính (CONLL), sử dụng chất TUPA và phân tích HIT-SCRM, hai bên là hệ thống cơ sở cơ bản và hệ thống phát đạt đạt trong nhiệm vụ chia sẻ MRP 99. Cả hai đều là phân tích mặc định được sử dụng. Chúng tôi phổ biến chất TUPA để hỗ trợ cấu trúc MRX và ngôn ngữ mới cộng, và thử nghiệm với việc học đa nhiệm với phân tích HIT-SCRM. Chúng tôi đã tới bốn vị trí trong cả hai đường băng và băng ngôn ngữ khác nhau.

Abstract

本文言HUJI-KU系统于2020年算语学大会(CoNLL)上提交跨框架义示解析(MRP)共,用TUPA与HIT-SCIR解析器,各为2019年MRP共享之基线系统与胜统。二者皆用BERT上下文嵌之解析器。臣等推广TUPA以扶新MRP框架语,而以HIT-SCIR解析器尝多任务学。交架语道,皆至第4名。

Anthology ID:: 2020.conll-shared.7
Volume:: Proceedings of the CoNLL 2020 Shared Task: Cross-Framework Meaning Representation Parsing
Month:: November
Year:: 2020
Address:: Online
Venue:: CoNLL
SIG:: SIGNLL
Publisher:: Association for Computational Linguistics
Note:
Pages:: 73–82
Language:
URL:: https://aclanthology.org/2020.conll-shared.7
DOI:: 10.18653/v1/2020.conll-shared.7
Bibkey:
Cite (ACL):: Ofir Arviv, Ruixiang Cui, and Daniel Hershcovich. 2020. HUJI-KU at MRP 2020 : Two Transition-based Neural ParsersHUJI-KU at MRP 2020: Two Transition-based Neural Parsers. In Proceedings of the CoNLL 2020 Shared Task: Cross-Framework Meaning Representation Parsing, pages 73–82, Online. Association for Computational Linguistics.
Cite (Informal):: HUJI-KU at MRP 2020 : Two Transition-based Neural ParsersHUJI-KU at MRP 2020: Two Transition-based Neural Parsers (Arviv et al., CoNLL 2020)
Copy Citation:
PDF:: https://aclanthology.org/2020.conll-shared.7.pdf
Terminologies:

PDF Cite Search Translate