Примечание: я в основном скопировал основные моменты из этой статьи. Я не написал ничего нового.

Вот некоторые из основных проблем разработки многоязычного синтаксического анализатора, не зависящего от языка:

  1. Хотя различные языки имеют примерно одинаковую структуру, между ними существуют значительные различия в грамматической структуре. Эти различия означают, что хотя данная архитектура синтаксического анализатора может быть очень эффективной для одного языка, она может плохо работать для других. Эту проблему можно решить, используя уровень внедрения функций BiLSTM для реализации архитектурной инженерии в отличие от более классической разработки функций. Архитектура авторской модели позволяет изучать специфику языка и устраняет необходимость ручной настройки оптимальных характеристик для каждого языка. Из их результатов становится ясно, что их синтаксический анализатор достигает этой цели, работая с почти современной точностью на самых разных языках.
  2. Еще одна основная проблема синтаксического анализа, управляемого данными, — доступность данных; в то время как некоторые языки, такие как английский, имеют много доступных точных наборов данных, большинство других языков, особенно языков с ограниченными ресурсами, практически не имеют данных для обучения классификатора машинного обучения. Эту проблему можно решить с помощью метода трансферного обучения.

Использование трансферного обучения

При трансферном обучении знания, полученные моделью в одной области, используются для повышения способности модели выполнять другую, но связанную задачу. В этой статье авторы исследуют возможность обучения базовой модели на языке с большим объемом доступных данных, таком как английский, а затем повторно обучают модель на родственном языке со значительно меньшим набором данных, таком как курманджи.

Гипотеза авторов состоит в том, что модель может передавать часть знаний, полученных в результате обучения на очень большом наборе данных, которые не охватываются меньшим набором данных. Наличие этих дополнительных знаний может повысить точность синтаксического анализатора на языке с ограниченными ресурсами по сравнению с обучением только на языке с ограниченными ресурсами.

Их результаты помогают подтвердить эту гипотезу; производительность синтаксического анализатора значительно повышается, если он предварительно обучен на большом дереве для синтаксического анализа языков с ограниченными ресурсами, таких как курманджи и казахский.

Полную статью можно найти здесь.