Neural Boxer at the IWCS Shared Task on DRS ParsingIWCS Shared Task on DRS Parsing Nural Bokser by die IWCS Gedeelde Opdrag op DRS Toepassing የውይይት መድረክ الملاكم العصبي في مهمة IWCS المشتركة حول تحليل DRS IWCS paylaŇüńĪlan iŇül…ôri DRS analizind…ô n√∂ral bokseri Нервен боксьор в споделената задача за анализ на ДРС DRS পার্সিং এ IWCS শেয়ার করা কাজে নিউরেল বাক্সার DRS Parsing ཐོག་ཏུ་IWCS མཉམ་སྤྱོད་པའི་བྱ་སྟངས་ལ་སྒུལ་སྒྲིག་Boxer Neuralni bokser na delnom zadatku IWCS-a na razmatranju DRS-a Boxer neuronal de la IWCS Shared Task on DRS Parsing Neurální boxer na IWCS Shared Task on DRS Parsing Neural Boxer på IWCS delte opgave på DRS parsing Neural Boxer bei der IWCS Shared Task on DRS Parsing Νευρικός πυγμάχος στην κοινή εργασία του IWCS για την ανάλυση DRS Neural Boxer en la tarea compartida de IWCS sobre análisis de DRS Närvipoksija IWC jagatud ülesandes DRS parsimisel جعبه عصبی در کار مشترک IWCS در پالایش DRS Neurol Boxer IWCS Shared Task on DRS Parsing Neural Boxer à la tâche partagée IWCS sur l'analyse DRS Dornálaí Néaracha ag Tasc Comhroinnte IWCS ar Pharsáil DRS KCharselect unicode block name בוקסר עצבי במשימה המשותפת של IWCS על בדיקת DRS आईडब्ल्यूसीएस में तंत्रिका बॉक्सर डीआरएस पार्सिंग पर साझा कार्य Neuralni bokser na IWCS dijeljenom zadatku o razmatranju DRS-a Neural Boxer az IWCS Shared Task on DRS Parsing ԴՌՍ-ի վերլուծության ընթացքում Boxer Neural di Tugas Berkongsi IWCS pada penganalisan DRS Neural Boxer all'IWCS Shared Task su DRS Parsing DRSパーシングのIWCS共有タスクでのニューラルボクサー structural navigation IWCS გაყოფილი დავალების ნეიროლური ბოქსერი DRS პარამეტრების შემდეგ DRS талдау кезінде IWCS ортақтастырылған тапсырманың нейрондық боксышы IWCS가 DRS 분석 작업을 공유하는 신경 복서 Neural Boxer at the IWCS Shared Task on DRS Parsing Neural Boxer at the IWCS Shared Task on DRS Parsing Neural Boxer at the IWCS Shared Task on DRS Parsing IWCS хуваалтын ажил дээрх мэдрэлийн боксер Kotak Neural pada Tugas Berkongsi IWCS pada penghuraian DRS Boxer Newrali fil-Kompitu Konġunt tal-IWCS dwar l-Analiżi tad-DRS Neural Boxer bij de IWCS Shared Task on DRS Parsing Neuralboksar ved delt oppgåve i IWCS ved tolking av DRS Neurol Boxer w IWCS Shared Task on DRS Parsing Boxer Neural na Tarefa Compartilhada IWCS na Análise de DRS Boxer neural la sarcina partajată IWCS pe parsing DRS Нейронный боксер в общей задаче IWCS по анализу DRS Description Živčni boksar v skupni nalogi IWCS na razčlenitvi DRS Qashinka Neural Box at the IWCS Shared Task on DRS Parsing Boxer nervor në detyrën e përbashkët të IWCS për analizimin e DRS Neuralni bokser na delnom zadatku IWCS-a na razmatranju DRS-a Neural Boxer vid IWCS delade uppgift om DRS tolkning Makosisi ya kejeli kwenye IWCS ilishiriki kazi kwenye Uchimbaji wa DRS IWCS பகிர்ந்த பணி DRS Ta첵첵arlama DRS پارسینگ پر IWCS Shared Task پر نیورال بوکسر Name Hộp thần kinh tại tổ chức I.WCS đã chia sẻ Nhiệm vụ phân tích DRS. IWCS共事者神经拳击手DRS解析
Abstract
This paper describes our participation in the shared task of Discourse Representation Structure parsing. It follows the work of Van Noord et al. (2018), who employed a neural sequence-to-sequence model to produce DRSs, also exploiting linguistic information with multiple encoders. We provide a detailed look in the performance of this model and show that (i) the benefit of the linguistic features is evident across a number of experiments which vary the amount of training data and (ii) the model can be improved by applying a number of postprocessing methods to fix ill-formed output. Our model ended up in second place in the competition, with an F-score of 84.5.Abstract
Hierdie papier beskryf ons gedeelte deel in die gedeelde taak van Ontvaring voorstel struktuur verwerking. Dit volg die werk van Van Noord et al. (2018), wat 'n neurale sekwensie-na-sekwensie model gebruik het om DRS te produseer, ook die lingwisiese inligting met veelvuldige koders te gebruik. Ons verskaf 'n gedetale kyk in die prestasie van hierdie model en wys dat (i) die voordeel van die lingwisiese funksies is duidelik deur 'n aantal eksperimente wat verander die hoeveelheid van onderwerking data en (ii) die model kan verbeter word deur 'n aantal postprosesseringmetodes toepassing te doen om slegte formeerde uitvoer te reg. Ons model het eindig in die tweede plek in die rekenaar, met 'n F-telling van 84.5.Abstract
ይህም ገጽ በክፍለ ትግባር ላይ የተካፈለውን የሕግ ተሟጋቾች ማኅበረሰብ ተግባራችንን ይናገራል፡፡ የ.አ.አ.አ.አ.አ.አ.2018 የነዌብ ኖርድ እና የ.አ.አ.አ.አ.አ.አ.አ.አ.አ.አ.አ.አ.አ.አ.አ.አ.አ.አ.አ.አ.አ.አ.አ.አ.አ የዚህን ሞዴል አካሄዱን በተለየ እና (i) የቋንቋዊ ምርጫዎች የሚጠቅሙት ዳታዎችን በሚለየቁ በብዙ ፈተናዎች የሚታወቅ ነው እና (ii) ሞዴላው በተለየ የፖስክሮፕሮጀክስ ሥርዓት በመጠቀም የተጠቃሚ አካሄድ በመጠቀም ይችላል፡፡ ምሳሌያችን በሁለተኛው ስፍራ ተጨማሪው ነበር፣ የF-score 84.5.Abstract
تصف هذه الورقة مشاركتنا في المهمة المشتركة لتحليل هيكل تمثيل الخطاب. يتبع عمل Van Noord et al. (2018) ، الذي استخدم نموذج التسلسل العصبي إلى التسلسل لإنتاج DRS ، واستغل أيضًا المعلومات اللغوية باستخدام أجهزة تشفير متعددة. نقدم نظرة مفصلة على أداء هذا النموذج ونبين أن (1) فائدة الميزات اللغوية واضحة عبر عدد من التجارب التي تختلف في مقدار بيانات التدريب و (2) يمكن تحسين النموذج من خلال تطبيق رقم من طرق المعالجة اللاحقة لإصلاح الخرج السيئ. احتل نموذجنا المركز الثاني في المسابقة ، حيث حصل على 84.5 درجة F.Abstract
Bu kağıt Discourse Representation Structure parsing işində bizim paylaşılığımızı tanıyır. Bu, Van Noord et al. (2018-ci ildə), DRS-ləri ürəkləmək üçün nöral sequence-to-sequence modeli istifadə edən, çoxlu kodlayıcılar ilə dil məlumatlarını istifadə edir. Biz bu model in in performansını detaylı bir baxımı təmin edirik və göstəririk ki, i) dil özelliklərinin mənfəəti çox müxtəlif təhsil məlumatlarının dəyişikliklərində görünür və ii) modeli kötülük çıxımını düzəltmək üçün bir çox postprocessing metodlarını uygularaq daha yaxşılaşdırılabilir. Bizim modelimiz ikinci yerdə yarışmaq üçün, F-score 84,5-lə bitdi.Abstract
Настоящата статия описва участието ни в споделената задача за анализиране на структурата на дискурсните представителства. Тя следва работата на Ван Нурд и др. (2018), които използват неврален модел последователност към последователност, за да произвеждат ДРС, като също така използват лингвистична информация с множество кодери. Ние предоставяме подробен поглед върху ефективността на този модел и показваме, че (i) ползата от езиковите характеристики е очевидна при редица експерименти, които варират количеството данни за обучение и (ii) моделът може да бъде подобрен чрез прилагане на редица методи за следобработка за фиксиране на неправилно оформени резултати. Нашият модел се озова на второ място в състезанието, с F-резултат 84.5.Abstract
এই পত্রিকা আমাদের অংশগ্রহণের বিষয়টি বর্ণনা করেছে ডিসোর্স প্রতিনিধি কাঠামো পার্সিং এর অংশগ্রহণের কাজে। এটি ভ্যান নুর্দ এন্ট আল (২০১৮) এর কাজ অনুসরণ করে, যিনি ডিআরএস উৎপাদনের জন্য নিউরেল সেকেন্ড-ব্যবহার করেছিলেন, তিনি বেশ কয়েকটি এনকোডারের সাথে ভাষাগত তথ আমরা এই মডেলের প্রদর্শনের বিস্তারিত দৃষ্টিভঙ্গি দেখাচ্ছি এবং দেখাচ্ছি (I) ভাষাগত বৈশিষ্ট্যের সুবিধা প্রকাশ করা হয়েছে বেশ কয়েকটি পরীক্ষার মধ্যে যা প্রশিক্ষণের তথ্য পার্থক আমাদের মডেল দ্বিতীয় স্থানে প্রতিযোগিতায় শেষ হয়েছিল, ৮৪.Abstract
ཤོག་བྱང་འདིས་ང་ཚོའི་རྩ་འབྲེལ་མཐུད་སྒྲིག་དབུས་བཀོལ་སྤྱོད་ཀྱི་ལས་འགུལ་གྱི་མཉམ་དུ་འགྲེལ་བཤད་བྱེད It follows the work of Van Noord et al (2018), who employed a neural sequence-to-sequence model to produce DRSs, also exploiting linguistic information with multiple encoders. ང་ཚོས་གཞུང་འདིའི་ལྟ་སྟངས་གསལ་བཤད་པ་ཞིག་གིས་སྟོན་དགོས་མིན་འདུག། ང་ཚོའི་མ་དབྱིབས་དཔེ་དབྱིབས་ཟུར་བ་གཉིས་པ་དེ་མཐའ་སྡུར་བཞིན་བྱུང་།Abstract
Ovaj papir opisuje naše sudjelovanje u zajedničkom zadatku analize strukture predstave diskursa. Prati rad Van Noord et al. (2018), koji je zaposlio model neuralne sekvence do sekvence za proizvodnju DRS-a, također iskorištavajući jezičke informacije sa višestrukim koderima. Mi pružamo detaljni pogled na provedbi ovog model a i pokazujemo da je i) korist jezičkih karakteristika očigledna u broju eksperimenata koji razlikuju količinu podataka o obuci i ii) model može biti poboljšan primjenom broja metoda postprocessiranja za popravak lošeg formiranog proizvoda. Naš model je završio na drugom mjestu na konkurenciji, sa F-rezultatom 84,5.Abstract
Aquest paper descriu la nostra participació en la tasca compartida d'analitzar l'estructura de representació del discurs. Segueix la feina de Van Noord et al. (2018), que utilitzaven un model seqüència-a-seqüència neuronal per produir DRS, també explotant la informació lingüística amb múltiples codificadors. Fem una ullada detallada sobre el rendiment d'aquest model i demostrem que i) el benefici de les característiques lingüístices és evident en una sèrie d'experiments que varien la quantitat de dades d'entrenament i ii) el model es pot millorar aplicant una sèrie de mètodes de postprocessament per corregir la producció malformada. El nostre model va acabar en el segon lloc de la competició, amb una puntuació F de 84,5.Abstract
Tento článek popisuje naši účast na sdíleném úkolu analýzy struktury diskursní reprezentace. Navazuje na práci Van Noorda et al. (2018), který použil neuronový model sekvence-sekvence k produkci DRS, využívající také jazykové informace pomocí více kodérů. Poskytujeme podrobný pohled na výkonnost tohoto modelu a ukážeme, že (i) přínos jazykových rysů je patrný v řadě experimentů, které se liší množství tréninkových dat a (ii) model lze zlepšit použitím řady postprocesních metod pro opravu špatně tvarovaného výstupu. Náš model skončil na druhém místě v soutěži s F skóre 84,5.Abstract
Denne artikel beskriver vores deltagelse i den fælles opgave med diskursrepræsentationsstruktur parsing. Det følger arbejdet af Van Noord et al. (2018), der anvendte en neural sekvens-til-sekvens model til at producere DRS'er, også udnytte sproglig information med flere kodere. Vi giver et detaljeret overblik over denne model og viser, at (i) fordelene ved de sproglige træk er tydelige gennem en række forsøg, der varierer mængden af træningsdata, og (ii) modellen kan forbedres ved at anvende en række efterbehandlingsmetoder til at rette dårligt dannede resultater. Vores model endte på andenpladsen i konkurrencen med en F-score på 84,5.Abstract
Diese Arbeit beschreibt unsere Beteiligung an der gemeinsamen Aufgabe des Diskursrepr瓣sentationsstrukturparsing. Es folgt der Arbeit von Van Noord et al. (2018), der ein neuronales Sequenz-zu-Sequenz-Modell zur Herstellung von DRSs einsetzte, wobei auch linguistische Informationen mit mehreren Encodern genutzt wurden. Wir geben einen detaillierten Einblick in die Leistung dieses Modells und zeigen, dass (i) der Nutzen der linguistischen Merkmale in einer Reihe von Experimenten offensichtlich ist, die die Menge der Trainingsdaten variieren und (ii) das Modell verbessert werden kann, indem eine Reihe von Postprocessing-Methoden angewendet werden, um schlecht geformte Outputs zu beheben. Unser Modell landete auf dem zweiten Platz im Wettbewerb, mit einer F-Punktzahl von 84.5.Abstract
Η παρούσα εργασία περιγράφει τη συμμετοχή μας στο κοινό έργο της ανάλυσης δομής εκπροσώπησης του λόγου. Ακολουθεί το έργο του Βαν Νορντ κ.α. (2018), ο οποίος χρησιμοποίησε ένα μοντέλο νευρωνικής ακολουθίας-ακολουθίας για την παραγωγή και αξιοποιώντας επίσης γλωσσικές πληροφορίες με πολλαπλούς κωδικοποιητές. Παρέχουμε μια λεπτομερή ματιά στην απόδοση αυτού του μοντέλου και αποδεικνύουμε ότι (i) το όφελος των γλωσσικών χαρακτηριστικών είναι εμφανές σε μια σειρά πειραμάτων που ποικίλουν την ποσότητα των δεδομένων κατάρτισης και (ii) το μοντέλο μπορεί να βελτιωθεί εφαρμόζοντας μια σειρά μεθόδων μετεπεξεργασίας για την αποκατάσταση κακής παραγωγής. Το μοντέλο μας κατέληξε στη δεύτερη θέση στον διαγωνισμό, με σκορ Φ 84.5.Abstract
Este artículo describe nuestra participación en la tarea compartida de análisis de la Estructura de Representación del Discurso. Sigue el trabajo de Van Noord et al. (2018), quienes emplearon un modelo neuronal de secuencia a secuencia para producir DRS, aprovechando también la información lingüística con múltiples codificadores. Proporcionamos una visión detallada del rendimiento de este modelo y demostramos que (i) el beneficio de las características lingüísticas es evidente a través de una serie de experimentos que varían la cantidad de datos de entrenamiento y (ii) el modelo puede mejorarse aplicando una serie de métodos de posprocesamiento para corregir resultados mal formados. Nuestro modelo terminó en segundo lugar de la competencia, con una puntuación F de 84,5.Abstract
Käesolevas artiklis kirjeldatakse meie osalemist diskursuse esindamise struktuuri parsimise jagatud ülesandes. See järgib Van Noordi jt. (2018) tööd, kes kasutasid DRS-ide tootmiseks neuraalset jadast järjestuseni mudelit, kasutades ka keelelist informatsiooni mitme kodeerija abil. Me anname üksikasjaliku ülevaate selle mudeli jõudlusest ja näitame, et i) keeleliste omaduste kasu on ilmne mitmete katsete puhul, mis muudavad koolitusandmete hulka ja ii) mudelit saab täiustada, rakendades mitmeid järeltöötlusmeetodeid valesti vormistatud väljundi fikseerimiseks. Meie mudel jõudis võistlusel teisele kohale, F-skooriga 84,5.Abstract
این کاغذ مشارکت ما را توصیف میکند در کار مشترک ساختار نمایش صحبت. این کار van Noord et al (۲۰۱۸) را دنبال میکند، که یک مدل نورال برای تولید DRS و استفاده از اطلاعات زبانشناسی با چندین رمزکنندهها استفاده میکند. ما یک نگاه جزئیات در انجام این مدل پیشنهاد میکنیم و نشان میدهیم که (i) سود ویژههای زبانشناسی در تعداد آزمایشات مشاهده شده است که تعداد دادههای آموزش تغییر میدهند و (ii) مدل میتواند با کاربرد تعدادی از روشهای بعدپردازش برای تعمیر نتیجههای بدصورت بهتر شود مدل ما در مسابقه دوم به پایان رسید، با یک امتیاز F-score از 84.5.Abstract
Tässä artikkelissa kuvataan osallistumista diskurssin edustamisen rakenteen jäsentämisen yhteiseen tehtävään. Se seuraa Van Noordin ja muiden (2018) työtä, jotka käyttivät neurosekvenssimallia DRS:ien tuottamiseen hyödyntäen myös kielellistä tietoa useilla koodereilla. Annamme yksityiskohtaisen katsauksen mallin suorituskykyyn ja osoitamme, että (i) kielellisten ominaisuuksien hyöty näkyy useissa kokeiluissa, jotka vaihtelevat koulutustiedon määrää ja (ii) mallia voidaan parantaa soveltamalla useita jälkikäsittelymenetelmiä virheellisen tuotoksen korjaamiseen. Mallimme sijoittui kilpailussa toiseksi F-pisteellä 84,5.Abstract
Cet article décrit notre participation à la tâche partagée d'analyse de la structure de représentation du discours. Il fait suite aux travaux de Van Noord et al. (2018), qui ont utilisé un modèle neuronal séquence à séquence pour produire des DRS, exploitant également les informations linguistiques avec de multiples encodeurs. Nous donnons un aperçu détaillé des performances de ce modèle et montrons que (i) les avantages des caractéristiques linguistiques sont évidents dans un certain nombre d'expériences qui font varier la quantité de données d'entraînement et (ii) le modèle peut être amélioré en appliquant un certain nombre de méthodes de post-traitement pour corriger les résultats mal formés. Notre modèle a terminé deuxième de la compétition, avec un score F de 84,5.Abstract
Déanann an páipéar seo cur síos ar ár rannpháirtíocht sa tasc roinnte de pharsáil Struchtúr Ionadaíochta Dioscúrsa. Leanann sé obair Van Noord et al. (2018), a d’úsáid múnla néar-seicheamh-go-seicheamh chun DRSanna a tháirgeadh, ag baint leasa as faisnéis theangeolaíoch le il-ionchódóirí. Cuirimid léargas mionsonraithe ar fheidhmíocht na samhla seo agus léirímid (i) go bhfuil leas na ngnéithe teanga le feiceáil thar roinnt turgnamh a athraíonn méid na sonraí oiliúna agus (ii) gur féidir an tsamhail a fheabhsú trí uimhir a chur i bhfeidhm. modhanna iarphróiseála chun aschur míchumtha a shocrú. Tháinig ár múnla sa dara háit sa chomórtas, le scór F de 84.5.Abstract
Wannan takardan na bayyana ushurinmu a cikin shirin aikin da aka yi rabo da Discourse Repository Instructure Paring. Yana biyar aikin van Nurd et al. (2018), wanda ya yi amfani da wata misãlan-sequence-zuwa-sequence ga ya samo DRS, kuma yana amfani da maɓallin linguistic information da wasu kode-dabam. Tuna samar da tsari daki-daki zuwa cikakken wannan misalin kuma Mu nuna (i) amfani da wasu mistakarda cikin linguin shine bayani a tsakanin wasu jarrabo waɗanda ke sãɓã wa tsarin data da (ii) kuma an canza misalin shi da ya yi amfani da wasu hanyoyin aiki na daban-zartarwa dõmin ya gyara fitarwa wanda ba'a sani ba. MisalinMu ya ƙari a matsayin na biyu a cikin shirin da aka yi F-score 84.5.Abstract
העיתון הזה מתאר את השתתפות שלנו במשימה המשותפת של מעבדת מבנה מייצג דיסקורס. הוא עוקב אחרי העבודה של ואן נורד ואל. (2018), אשר שימש מודל רצף-לרצף עצבי כדי לייצר DRS, גם ניצל מידע שפתי עם קודנים רבים. We provide a detailed look in the performance of this model and show that (i) the benefit of the linguistic features is evident across a number of experiments which vary the amount of training data and (ii) the model can be improved by applying a number of postprocessing methods to fix ill-formed output. המודל שלנו הגיע למקום השני בתחרות, עם נקודת F של 84.5.Abstract
यह पत्र प्रवचन प्रतिनिधित्व संरचना पार्सिंग के साझा कार्य में हमारी भागीदारी का वर्णन करता है। यह वैन नूर्ड एट अल (2018) के काम का अनुसरण करता है, जिन्होंने डीआरएस का उत्पादन करने के लिए एक तंत्रिका अनुक्रम-से-अनुक्रम मॉडल को नियोजित किया, कई एन्कोडरों के साथ भाषाई जानकारी का भी शोषण किया। हम इस मॉडल के प्रदर्शन में एक विस्तृत रूप प्रदान करते हैं और दिखाते हैं कि (i) भाषाई विशेषताओं का लाभ कई प्रयोगों में स्पष्ट है जो प्रशिक्षण डेटा की मात्रा को अलग-अलग करते हैं और (ii) मॉडल को बीमार-गठित आउटपुट को ठीक करने के लिए कई पोस्टप्रोसेसिंग विधियों को लागू करके बेहतर बनाया जा सकता है। हमारा मॉडल प्रतियोगिता में दूसरे स्थान पर समाप्त हो गया, जिसमें 84.5 का एफ-स्कोर था।Abstract
Ovaj papir opisuje naše sudjelovanje u zajedničkom zadatku analize strukture predstave diskursa. Prati rad Van Noord et al. (2018), koji je zaposlio model neuralne sekvence do sekvence za proizvodnju DRS-a, također iskorištavajući jezičke informacije s višestrukim koderima. Mi pružamo detaljni pogled na učinkovitost ovog model a i pokazujemo da je i) korist jezičkih karakteristika očigledna u raznim eksperimentima koji razlikuju količinu podataka o obuci i ii) model se može poboljšati primjenom broja metoda postprocessiranja kako bi popravili loše formirani izlaz. Naš model je završio na drugom mjestu na natjecanju, s F-rezultatom 84,5.Abstract
Ez a tanulmány bemutatja, hogy részt veszünk a Discourse Representation Structure elemzésében. Van Noord és társai (2018) munkáját követi, akik egy neurális szekvencia-szekvencia modellt alkalmaztak DRS-ek előállítására, több kódolóval is kihasználva a nyelvi információkat. Részletesen áttekintjük a modell teljesítményét, és megmutatjuk, hogy (i) a nyelvi jellemzők előnye számos olyan kísérletben nyilvánvaló, amelyek változtatják a képzési adatok mennyiségét, és (ii) a modell javítható számos utófeldolgozási módszer alkalmazásával a rosszul kialakult kimenet javítására. Modellünk a második helyre került a versenyen, 84,5 F pontszámmal.Abstract
Այս աշխատանքը նկարագրում է մեր մասնակցությունը Discurse ներկայացման կառուցվածքի վերլուծության ընդհանուր խնդրում: Այն հետևում է Վան Նորդի և այլների աշխատանքին (2018 թվականին), ովքեր օգտագործում էին նյարդային հաջորդականության մոդել ԴՌՍ ստեղծելու համար, ինչպես նաև լեզվաբանական տեղեկատվությունը բազմաթիվ կոդերներով: Մենք մանրամասն նայում ենք այս մոդելի արտադրողականության մեջ և ցույց ենք տալիս, որ i) լեզվաբանական առավելությունը ակնհայտ է մի շարք փորձարկումների ընթացքում, որոնք տարբերվում են ուսուցման տվյալների քանակը, և (II) մոդելը կարող է բարելավվել, կիրառելով մի շարք հետվերամշակման մեթոդներ, որոնք օգ Մեր մոդելը վերջացավ մրցակցության երկրորդ տեղում, որի F-գնահատականը 84.5 էր:Abstract
This paper describes our participation in the shared task of Discourse Representation Structure parsing. Ini mengikuti pekerjaan Van Noord et al. (2018), yang menggunakan model urutan-urutan saraf untuk menghasilkan DRS, juga mengeksploitasi informasi bahasa dengan berbilang pengekode. Kami menyediakan perhatian rinci dalam prestasi model in i dan menunjukkan bahwa (i) keuntungan dari karakteristik bahasa jelas melalui sejumlah eksperimen yang berbeda jumlah data pelatihan dan (ii) model dapat diperbaiki dengan menerapkan sejumlah metode postproses untuk memperbaiki output yang tidak bentuk. Model kami berakhir di tempat kedua dalam kompetisi, dengan skor F 84,5.Abstract
Questo articolo descrive la nostra partecipazione al compito condiviso di analisi della struttura di rappresentanza del discorso. Segue il lavoro di Van Noord et al. (2018), che ha utilizzato un modello neurale sequenza-sequenza per produrre DRS, sfruttando anche le informazioni linguistiche con più encoder. Forniamo uno sguardo dettagliato sulle prestazioni di questo modello e mostriamo che (i) il beneficio delle caratteristiche linguistiche è evidente attraverso una serie di esperimenti che variano la quantità di dati di formazione e (ii) il modello può essere migliorato applicando una serie di metodi post-elaborazione per correggere risultati mal formati. Il nostro modello è finito al secondo posto in gara, con un punteggio F di 84,5.Abstract
この論文では、ディスクール表現構造解析の共有タスクへの参加について説明します。これは、DRSを生成するためにニューラルシーケンスツーシーケンスモデルを採用し、複数のエンコーダで言語情報を利用したVan Noord et al .( 2018)の研究に従っています。私たちは、このモデルのパフォーマンスの詳細な見方を提供し、(i)言語学的特徴の利点は、トレーニングデータの量を変化させるいくつかの実験にわたって明らかであり、(ii)不正な出力を修正するためにいくつかの後処理方法を適用することによってモデルを改善することができることを示します。私たちのモデルはコンペティションで2位になり、Fスコアは84.5になりました。Abstract
Workspace Rasané arah sing diburhak di V Noword et al (2008), sing rumangno nggambar sistem 'Neral-to-Seyensi' nggambar uwong nggambar DroS, kuwi iso nggambar informasi lengrungsik karo akeh koder. Awak dhéwé ngewehke Detalé kanggo nggawe modèl iki lan wong daké Awakdhéwé model nambah sakjané ing segondi kanggo tatarané, barêng-barêng F-palet sekondi 4.5.Abstract
ეს დოკუმენტი აღწერს ჩვენი დაწყვეტილება განსაზღვრებული რესტრუქტურაციის სტრაქტურაციის პარაზაციაში. ეს გან ნოორდის და ალ(2018) სამუშაო მუშაობაში, რომელიც ნეიროლური მუშაობის მოდელის შემდეგ DRS-ის შემდეგ გამოყენება, რომელიც მრავალური კოდერებით ინფორმაციის გამოყენება. ჩვენ ამ მოდელის მონაცემების გამოსახულებაში დავიწყებთ, რომ i) ლინგურისტიკური მონაცემების გამოსახულება უფრო ცნობილი ექსპერიმენტებში, რომლებიც განსხვავებულია მონაცემების რაოდენობა და ii) მოდელის მონაცემები შეუძლიათ გა მჲევლყრ ნთ ვ ჱაგყპქთლ ნა ეპსდჲ მწჟრჲ გ კჲნკპვნუთწრა, ჟ ტ-ჟკჲპრ ნა 84,5.Abstract
Бұл қағаз Дискурстарды таңдау құрылғысының ортақ тапсырмасына қатынасызды анықтайды. Бұл Van Noord et al. (2018) жұмысына келеді. Ол ДРС жасау үшін невралдық реттеу үлгісін жұмыс істеді, сондай-ақ бірнеше кодерлерден лингвистикалық мәліметті қолдану үшін. Біз бұл үлгінің істеміне егжей- тегжейін қарап, тілінгі мүмкіндіктерінің пайдалығын көрсету керек експерименттердің бірнеше мәліметі өзгертіп, i i) үлгіні жақсарту әдістерін қолдануға болады. Біздің моделіміз екінші жағдайда конкурс орында, F-score 84,5 болды.Abstract
본고는 우리가 공동으로 참여한 어편 표징 구조 분석 임무를 묘사하였다.Van Noord 등(2018년)의 작업을 따랐고, 그는 일종의 신경 서열에서 서열 모델로 DRS를 생성하고 여러 인코더의 언어 정보를 이용했다.우리는 이 모델의 성능을 상세하게 소개하고 (i) 언어 특징의 장점은 훈련 데이터의 양을 바꾸는 대량의 실험에서 뚜렷하다. (ii)는 많은 후처리 방법을 응용하여 포맷 오류의 출력을 복원함으로써 이 모델을 개선할 수 있다.우리 모델은 경기에서 84.5점의 F-score로 2위를 차지했다.Abstract
Šiame dokumente apibūdinamas mūsų dalyvavimas bendrame diskurso atstovavimo struktūros analizavimo uždavinyje. Jis vykdo Van Noord et al. (2018 m.) darbą, kuris naudojo nervų sekos-sekos model į DRS gamybai, taip pat naudoja kalbinę informaciją su įvairiais kodatoriais. We provide a detailed look in the performance of this model and show that (i) the benefit of the linguistic features is evident across a number of experiments which vary the amount of training data and (ii) the model can be improved by applying a number of postprocessing methods to fix ill-formed output. Mūsų modelis pasiekė antrą vietą konkurse, o F rezultatas buvo 84,5.Abstract
Овој документ го опишува нашето учество во заедничката задача на анализирањето на структурата за претставување на дискурсот. Истата ја следи работата на Ван Норд и други (2018), кои употребија модел од нервна секвенца до секвенца за производство на ДРС, исто така искористувајќи ги јазичните информации со повеќе кодери. Ние обезбедуваме детално поглед во перформансата на овој модел и покажуваме дека (i) користта од јазичните карактеристики е очигледна во голем број експерименти кои го разликуваат количеството на податоци за обука и (ii) моделот може да се подобри со апликација на голем број методи по процесор за поправка на неформатираниот извод Нашиот модел заврши на второто место на натпреварот, со F-резултат 84,5.Abstract
ഈ പത്രത്തില് നമ്മുടെ പങ്കെടുക്കുന്നതിന്റെ പങ്കാളിയായ ജോലിയില് പങ്കെടുക്കുന്നതിന്റെ പങ്കാളിയ ഇത് വാന് നൂര്ഡ് എറ്റ് അലിന്റെ ജോലിയെ പിന്തുടരുന്നു. അവനത് ഡിആര്എസ് ഉണ്ടാക്കാന് ന്യൂറല് സെക്കന്സ് മോഡല് ഉപയോഗിച്ചിരുന്നു. അതും പല കോഡോര്ഡു ഈ മോഡലിന്റെ പ്രവര്ത്തനത്തില് നാം വിശദീകരിച്ചു നോക്കുന്നു. ഭാഷകങ്ങളുടെ പ്രദര്ശനത്തിന്റെ (i) ഉപയോഗിക്കുന്നത് വ്യത്യസ്തമായ പരീക്ഷണങ്ങളില് വ്യത്യസ്തമാണ്. പരീക്ഷണത്തിന്റ നമ്മുടെ മോഡല് രണ്ടാമത്തെ സ്ഥാനത്ത് തീര്ന്നു, എഫ് സ്കോര് 84.5 ല്.Abstract
Энэ цаас бидний хуваалцах үйл ажилд оролцож байгааг тайлбарладаг. Энэ нь Ван Ноорд и аль. (2018) гэдэг нь ДРС-г бүтээх сэтгэл судалгааны дарааллаар ажиллаж, хэлний мэдээллийг олон коддор ашигладаг. Бид энэ загварын үйл ажиллагааны талаар нарийвчлан харуулж, хэлний чадварын ашиг нь хэд хэдэн туршилтуудын хэмжээний мэдээллийг өөрчлөхөд, i i) загварыг муу үйлдвэрлэх арга замыг ашиглан сайжруулж болно. Бидний загвар нь өрсөлдөөнд хоёр дахь орон төгсгөл, F-score нь 84.5.Abstract
Kertas ini menggambarkan ketertarikan kita dalam tugas kongsi penghuraian Struktur Perwakilan Perbuatan. Ia mengikut kerja Van Noord et al. (2018), yang menggunakan model urutan-urutan saraf untuk menghasilkan DRS, juga mengeksploitasi maklumat bahasa dengan pengekod berbilang. Kami memberikan perhatian terperinci dalam prestasi model in i dan menunjukkan bahawa (i) keuntungan ciri-ciri bahasa adalah jelas melalui sejumlah eksperimen yang berbeza jumlah data latihan dan (ii) model boleh diperbaiki dengan melaksanakan sejumlah kaedah postproses untuk memperbaiki output yang tidak bentuk. Model kami berakhir di tempat kedua dalam pertandingan, dengan skor F 84.5.Abstract
This paper describes our participation in the shared task of Discourse Representation Structure parsing. Dan isegwi l-ħidma ta’ Van Noord et al. (2018), li użaw mudell minn sekwenza għal sekwenza newrali biex jipproduċu DRS, u wkoll jisfruttaw informazzjoni lingwistika b’kodifikaturi multipli. Aħna nagħtu ħarsa dettaljata lejn il-prestazzjoni ta’ dan il-mudell u nuru li (i) il-benefiċċju tal-karatteristiċi lingwistiċi huwa evidenti f’għadd ta’ esperimenti li jvarjaw l-ammont ta’ dejta ta’ taħriġ u (ii) il-mudell jista’ jittejjeb bl-applikazzjoni ta’ għadd ta’ metodi ta’ wara l-ipproċessar biex jiġi ffissat ir-riżultat mhux iffurmat tajjeb. Il-mudell tagħna ntemm fit-tieni post fil-kompetizzjoni, b’punteġġ F ta’ 84.5.Abstract
Dit artikel beschrijft onze deelname aan de gedeelde taak van Discurse Representation Structure parsing. Het volgt het werk van Van Noord et al. (2018), die een neuraal sequence-to-sequence model gebruikte om DRS's te produceren, waarbij ook linguïstische informatie wordt gebruikt met meerdere encoders. We geven een gedetailleerd beeld van de prestaties van dit model en laten zien dat (i) het voordeel van de taalkundige kenmerken duidelijk is in een aantal experimenten die de hoeveelheid trainingsgegevens variëren en (ii) het model kan worden verbeterd door een aantal postprocessing methoden toe te passen om slecht gevormde output te repareren. Ons model eindigde op de tweede plaats in de competitie, met een F-score van 84.5.Abstract
Denne papiret beskriver deltakaren vårt i delt oppgåve til å tolka diskurs- representasjonsstruktur. Det følgjer arbeidet av Van Noord et al. (2018), som arbeida ein neuralsekvens-til-sekvensmodell for å produsera DRS, og brukar også språkstisk informasjon med fleire kodar. Vi gjev ein detaljert utsjånad i utviklinga av denne modellen og viser at i) fordel av språktiske funksjonane er synleg over fleire eksperimenter som varierer mengda treningsdata og ii) modellen kan forbetrast ved å bruka mange postprosesseringsmetoder for å retta ugyldig utdata. Modellen vårt slutt på andre plass i konkurransen, med ein F-score av 84,5.Abstract
Niniejszy artykuł opisuje nasz udział w wspólnym zadaniu parsowania struktury reprezentacji dyskursu. Następuje ona po pracy Van Noorda i al. (2018), który wykorzystał neuronowy model sekwencji-sekwencji do produkcji DRS, wykorzystując również informacje językowe za pomocą wielu koderów. Przedstawiamy szczegółowe spojrzenie na wydajność tego modelu i pokazujemy, że (i) korzyści z cech językowych są widoczne w szeregu eksperymentów, które różnią ilość danych treningowych oraz (ii) model można ulepszyć poprzez zastosowanie szeregu metod postprocessing w celu naprawienia źle sformułowanych wyników. Nasz model trafił na drugie miejsce w konkursie, z wynikiem F 84,5.Abstract
Este artigo descreve nossa participação na tarefa compartilhada de análise da Estrutura de Representação do Discurso. Segue o trabalho de Van Noord et al. (2018), que empregou um modelo neural de sequência a sequência para produzir DRSs, também explorando informações linguísticas com vários codificadores. Fornecemos uma visão detalhada do desempenho deste modelo e mostramos que (i) o benefício dos recursos linguísticos é evidente em vários experimentos que variam a quantidade de dados de treinamento e (ii) o modelo pode ser aprimorado aplicando um número de métodos de pós-processamento para corrigir saídas mal formadas. Nosso modelo terminou em segundo lugar na competição, com um F-score de 84,5.Abstract
Această lucrare descrie participarea noastră la sarcina comună de analizare a structurii de reprezentare a discursului. Urmează lucrările lui Van Noord et al. (2018), care au folosit un model neural secvență-la-secvență pentru a produce DRS-uri, exploatând, de asemenea, informația lingvistică cu mai multe encodere. Oferim o privire detaliată a performanței acestui model și arătăm că (i) beneficiul caracteristicilor lingvistice este evident în cadrul unui număr de experimente care variază cantitatea de date de formare și (ii) modelul poate fi îmbunătățit prin aplicarea unui număr de metode postprocesare pentru a remedia rezultatele necorespunzătoare. Modelul nostru a ajuns pe locul doi în competiție, cu un scor F de 84,5.Abstract
В этой статье описывается наше участие в совместной задаче синтаксического анализа структуры представления дискурса. Он следует за работой Van Noord et al. (2018), который использовал модель нейронной последовательности для получения DRS, также используя лингвистическую информацию с несколькими кодерами. Мы подробно рассмотрим эффективность этой модели и покажем, что (i) преимущество лингвистических особенностей очевидно в ряде экспериментов, которые варьируются по объему обучающих данных, и (ii) модель может быть улучшена путем применения ряда методов постобработки для фиксации плохо сформированных результатов. Наша модель оказалась на втором месте в конкурсе, с F-счетом 84,5.Abstract
මේ පැත්තේ අපේ සම්බන්ධතාව විස්තර කරන්නේ අපේ සම්බන්ධතාවක් විස්තර කරන්නේ සංවිධානය සංවිධානය වි ඒක වැන් නෝර්ඩ් ට් ල් ගේ වැඩේ පස්සෙන් පස්සෙන් වෙනවා. (2018), ඔවුන් DRS නිර්මාණය කරන්න නිර්මාණ පද්ධතියක් වැඩ කරනවා, භාෂාවික තොරතු අපි මේ මොඩල් එකේ ප්රවේශනයේ විස්තර බලන්න පුළුවන් වෙනවා ඒ වගේම (i) භාෂාවිද්යාත්මක ප්රයෝජනයේ ප්රයෝජනය ප්රයෝජනය ප්රයෝජනය වෙනුවෙන් ප්රයෝජනය ස අපේ මොඩල් එක අවස්ථානයේ දෙවෙනි තැනට පටන් ගත්තා, F-score 84.5 ක් තියෙනවා.Abstract
Ta prispevek opisuje naše sodelovanje pri skupni nalogi razčlenitve strukture predstavništva diskurza. Sledi delu Van Noord et al. (2018), ki so za proizvodnjo DRS uporabili model nevronskega zaporedja do zaporedja, pri čemer so uporabili tudi jezikovne informacije z več kodirniki. Podroben pregled učinkovitosti tega modela in pokažemo, da (i) je korist jezikovnih značilnosti očitna pri številnih eksperimentih, ki spreminjajo količino podatkov o usposabljanju, in (ii) model je mogoče izboljšati z uporabo številnih postopkovnih metod za določanje slabo oblikovanih rezultatov. Naš model je končal na drugem mestu v tekmovanju z rezultatom F 84,5.Abstract
Kanu wuxuu ku qoran yahay qayb ka qeybqaadashada shaqada wadajirka ah ee jardiinada dhismaha kala wakiilka. Shaqooda Van Noord et al. (2018), kaas oo u shaqeeyey model neural-to-sequence in uu soo saaro DRS, wuxuu sidoo kale ku isticmaalay macluumaad luuqad ah oo ku qoran kooban. Tusaaladan waxaan soo bandhignaa aragtida si cad, waxaana tusnaa in (i) faa'iidada aqoonta luuqadda lagu caddeeyo baaritaanka qaarkood oo kala duwan tirada waxbarashada iyo (ii) modellka waxaa lagu beddeli karaa in lagu codsado qaabab kala duduwan kadib si uu u hagaajiyo soo baxa. Tusaalkayagii wuxuu ku dhamaaday meeshii labaad ee iskuqashada, waxaana la helay F-score 84.5.Abstract
Ky dokument përshkruan pjesëmarrjen tonë në detyrën e përbashkët të analizimit të strukturës së përfaqësimit të diskutimit. Ajo ndjek punën e Van Noord et al. (2018), i cili përdori një model ë sekuencë-në-sekuencë nervore për të prodhuar DRS, duke shfrytëzuar gjithashtu informacionin gjuhësor me shumë kodues. We provide a detailed look in the performance of this model and show that (i) the benefit of the linguistic features is evident across a number of experiments which vary the amount of training data and (ii) the model can be improved by applying a number of postprocessing methods to fix ill-formed output. Modeli ynë përfundoi në vendin e dytë në konkurs, me një rezultat F prej 84.5.Abstract
Ovaj papir opisuje naše sudjelovanje u zajedničkom zadatku analize strukture predstavljanja diskursa. Prati rad Van Noord et al. (2018), koji je zaposlio model neuralne sekvence do sekvence za proizvodnju DRS-a, koristeći i jezičke informacije sa višestrukim koderima. Mi pružamo detaljni pogled u provedbi ovog model a i pokazujemo da je i) korist jezičkih karakteristika očigledna u raznim eksperimentima koji razlikuju količinu podataka o obuci i ii) model može biti poboljšan primjenjivanjem brojnih metoda postprocessiranja da popravi loše formirani izlaz. Naš model je završio na drugom mestu na konkurenciji, sa F-rezultatom 84,5.Abstract
Denna uppsats beskriver vårt deltagande i den gemensamma uppgiften Diskursrepresentation Structure parsing. Den följer arbetet av Van Noord et al. (2018), som använde en neural sekvens-till-sekvensmodell för att producera DRS, även utnyttjande av språklig information med flera kodare. Vi ger en detaljerad titt på prestandan av denna modell och visar att (i) fördelarna med de språkliga egenskaperna är uppenbar genom ett antal experiment som varierar mängden träningsdata och (ii) modellen kan förbättras genom att tillämpa ett antal efterbehandlingsmetoder för att åtgärda dåligt format resultat. Vår modell hamnade på andra plats i tävlingen, med en F-poäng på 84,5.Abstract
Gazeti hili linaelezea ushiriki wetu katika kazi ya ushirikiano wa Muundo wa Uwakilishaji wa Utamaduni. Inafuata kazi ya Van Noord et al. (2018), ambaye alitumia mtindo wa mfululizo wa neura kwa ajili ya kutengeneza DRS, na pia kutumia taarifa za lugha kwa lugha mbalimbali. Tunatoa mtazamo wa kina kuhusu utendaji wa mifano hii na kuonyesha (i) faida ya vipengele vya lugha ni wazi katika majaribio kadhaa ambayo yanatofautiana na kiasi cha taarifa za mafunzo na (ii) mtindo huu unaweza kuboreshwa kwa kutumia njia kadhaa za upasuaji ili kurekebisha matokeo mabaya. Mfano wetu uliishia katika nafasi ya pili katika mashindano hayo, na kiwango cha F-score cha 84.5.Abstract
இந்த காகிதத்தில் எங்கள் பங்கிட்ட பணியில் பங்கிடப்பட்டுள்ளது என்பதை விளக்குகிறது. இது வான் நூர்ட் et al. (2018) வேலையைப் பின்பற்றுகிறது, அவர் டிஆர்எஸ் உருவாக்க ஒரு புதிய வரிசையில் இருந்து வரிசையில் மாதிரி வேலை செய்தார், பல குறிய நாம் இந்த மாதிரியின் செயல்பாட்டில் விவரமான பார்வையை வழங்குகிறோம் மற்றும் காட்டுகிறோம் (i) மொழிக்குறிப்பு பண்புகளின் பயன்பாடு தெளிவாகும் பல பரிசோதனைகளில் உள்ளது அத எங்கள் மாதிரி முடிந்தது, போரிடும் இரண்டாவது இடத்தில், 84.5 புள்ளியில் ஒரு F-score.Abstract
Bu kagyz Discourse Representation Structure parsing işinde biziň chikanchasymyzy tassyklaýar. Van Noord et al. (2018-nji ýylda), DRS'i üretmek üçin näyral sequence-to-sequence nusgasyny işe yarayan, we köp ködler bilen lingwistiki maglumatlary ulanýarlar. Biz bu nusganyň janlaşdyrylygyny biraz detayly bererik we görkezip ol (i) lingwistiki üýtgewleriniň ýerligi birnäçe deneylerde görülýär. Bu nusganyň daýary üýtgetmek üçin birnäçe taýýarlanmak üçin üýtgewirilýär. Biziň nusgymyz ikinji ýerde ýaryşykda, 84.5-njy F-score bilen başlady.Abstract
This paper describes our participation in the shared task of Discourse Representation Structure parsing. اس کے پیچھے Van Noord et al (2018) کے کام کا اتباع کرتا ہے، جس نے DRS کے پیدا کرنے کے لئے نئورل سطح کی مدل استعمال کیا تھا، اور زبان شناسی معلومات کو بہت سی انکوڈر کے ساتھ استعمال کرتا تھا. ہم نے اس مدل کی عملکرد میں ایک تفصیل نظر پیش کیا ہے اور دکھا دیتے ہیں کہ (i) زبان پرسس کے فائدہ بہت سی آزمائش میں مشخص ہوتے ہیں جو ٹریس ڈیٹے کی مقدار متفاوت کر رہے ہیں اور (ii) مدل کو بہت سی پیسپرسس طریقوں کے مطابق استعمال کر رہے ہیں۔ ہمارا موڈل دوسری جگہ پر مسابقات میں ختم ہوا، 84.5 کے F-score کے ساتھ.Abstract
Бу саҳифа аъзоларимиз саволлар сайлови тайёрлаш вазифасига шерик бўлишимизни айтиб беради. Bu Van Noord et al (2018) ishlarini boshlaydi. Ular DRS'ni yaratish uchun neyural seksirlik modelini ishga tushirilgan va bir necha kodlash usuli bilan tillar maʼlumotini foydalanish mumkin. Biz bu modelning amalni bajarishiga taʼrif qilamiz va (i) qo'llanmagan bir necha tizim imtiyozlarining foydalanishi xususiyatli ko'p taʼminlovchi maʼlumotni ajratuvchi bo'lgan ko'plab taʼminot soni ko'rsatadi va (ii) modelni bir necha vaqt harakat qilish usullarini ishlatish mumkin. Bizning modelimizning ikkinchi joyida rivojlanadi, 84.5'ning F-scori bilan tugatdi.Abstract
Tờ giấy này mô tả sự tham gia của chúng ta trong công việc chia sẻ cấu trúc phân tích Discourse. It follows the work of Van Noon et al. (thẩm 8), who involved a Neutron dãy-xót-sequence-to-sequence model to-sequence để producer DRSs, also khai thác ngôn ngữ với đa phần mã hóa. Chúng tôi cung cấp một chương trình chi tiết về hiệu quả của mô hình này và cho thấy: i) lợi ích của ngôn ngữ là hiển nhiên qua một số thí nghiệm khác nhau trong số lượng dữ liệu về huấn luyện, và Mẫu của chúng ta đã đứng thứ hai trong cuộc thi, với điểm F của 84.5.Abstract
本文述我与语以结解析之共同任务。 循Van Noord等(2018)事,用神经序以生DRS,亦因数编码器之息。 臣等详论模形之性,(i)言特徵之利,见于变数据量之实验,(ii)可因多后处理之法以修其非者输之。 我们模样终于比赛中排名第二,F得分为84.5。- Anthology ID:
- W19-1204
- Volume:
- Proceedings of the IWCS Shared Task on Semantic Parsing
- Month:
- May
- Year:
- 2019
- Address:
- Gothenburg, Sweden
- Venues:
- IWCS | WS
- SIG:
- SIGSEM
- Publisher:
- Association for Computational Linguistics
- Note:
- Pages:
- Language:
- URL:
- https://aclanthology.org/W19-1204
- DOI:
- 10.18653/v1/W19-1204
- Bibkey:
- Cite (ACL):
- Rik van Noord. 2019. Neural Boxer at the IWCS Shared Task on DRS ParsingIWCS Shared Task on DRS Parsing. In Proceedings of the IWCS Shared Task on Semantic Parsing, Gothenburg, Sweden. Association for Computational Linguistics.
- Cite (Informal):
- Neural Boxer at the IWCS Shared Task on DRS ParsingIWCS Shared Task on DRS Parsing (van Noord, 2019)
- Copy Citation:
- PDF:
- https://aclanthology.org/W19-1204.pdf
- Terminologies:
Export citation
@inproceedings{van-noord-2019-neural,
title = "Neural Boxer at the IWCS Shared Task on DRS Parsing{IWCS} Shared Task on {DRS} Parsing",
author = "van Noord, Rik",
booktitle = "Proceedings of the {IWCS} Shared Task on Semantic Parsing",
month = may,
year = "2019",
address = "Gothenburg, Sweden",
publisher = "Association for Computational Linguistics",
url = "https://aclanthology.org/W19-1204",
doi = "10.18653/v1/W19-1204",
}
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<modsCollection xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3">
<mods ID="van-noord-2019-neural">
<titleInfo>
<title>Neural Boxer at the IWCS Shared Task on DRS ParsingIWCS Shared Task on DRS Parsing</title>
</titleInfo>
<name type="personal">
<namePart type="given">Rik</namePart>
<namePart type="family">van Noord</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<originInfo>
<dateIssued>2019-05</dateIssued>
</originInfo>
<typeOfResource>text</typeOfResource>
<relatedItem type="host">
<titleInfo>
<title>Proceedings of the IWCS Shared Task on Semantic Parsing</title>
</titleInfo>
<originInfo>
<publisher>Association for Computational Linguistics</publisher>
<place>
<placeTerm type="text">Gothenburg, Sweden</placeTerm>
</place>
</originInfo>
<genre authority="marcgt">conference publication</genre>
</relatedItem>
<identifier type="citekey">van-noord-2019-neural</identifier>
<identifier type="doi">10.18653/v1/W19-1204</identifier>
<location>
<url>https://aclanthology.org/W19-1204</url>
</location>
<part>
<date>2019-05</date>
</part>
</mods>
</modsCollection>
%0 Conference Proceedings %T Neural Boxer at the IWCS Shared Task on DRS ParsingIWCS Shared Task on DRS Parsing %A van Noord, Rik %S Proceedings of the IWCS Shared Task on Semantic Parsing %D 2019 %8 May %I Association for Computational Linguistics %C Gothenburg, Sweden %F van-noord-2019-neural %R 10.18653/v1/W19-1204 %U https://aclanthology.org/W19-1204 %U https://doi.org/10.18653/v1/W19-1204
Markdown (Informal)
[Neural Boxer at the IWCS Shared Task on DRS ParsingIWCS Shared Task on DRS Parsing](https://aclanthology.org/W19-1204) (van Noord, 2019)
- Neural Boxer at the IWCS Shared Task on DRS ParsingIWCS Shared Task on DRS Parsing (van Noord, 2019)
ACL
- Rik van Noord. 2019. Neural Boxer at the IWCS Shared Task on DRS ParsingIWCS Shared Task on DRS Parsing. In Proceedings of the IWCS Shared Task on Semantic Parsing, Gothenburg, Sweden. Association for Computational Linguistics.