今日は以下の論文についてまとめます。 BERTによる日本語構文解析の精度向上(柴田ら 2019) 昨年の「言語処理学会」で発表されたものです。 日本語で分かりやすいのですが、整理もかねてまとめます。 BERT自体の解説はググれば分かりやすい説明があります。 また、以前にまとめましたので、詳細は割愛します。 kento1109.hatenablog.com なにがスゴい? 「BERTを使って既存の構文解析器の精度を大幅に上回った」という点です。 ここでは、既存の構文解析器として「KNP, Cabocha, J.depP」と比較しています。 従来Shift-Reduce 法やチャンキング段階適用により、係り受け関係を特定する手法が知られています。 「SVMを用いた 統計的日本語係り受け解析」の手法では「係り元(A)」と「係り先(B)」の素性を利用して、 「(A)が(B)に係るか」という二値分類
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