Cross-domain Chinese Sentence Pattern Parsing
作者: Jingsi Yu, Cunliang Kong, Liner Yang, Meishan Zhang, Lin Zhu, Yujie Wang, Haozhe Lin, Maosong Sun, Erhong Yang
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2024-02-26 (更新: 2024-04-08)
💡 一句话要点
提出基于自训练框架的跨域中文句型解析方法
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 句型解析 跨域学习 自训练框架 大型语言模型 自然语言处理 句法分析
📋 核心要点
- 现有的句型结构解析方法依赖于特定领域的教材语料，缺乏跨域适应能力，限制了其应用范围。
- 本文提出了一种结合大型语言模型和自训练框架的方法，通过动态生成训练数据来提高解析器的适应性。
- 在教材和新闻领域的实验中，所提方法在F1指标上超越了传统的基于规则的解析器，提升幅度达到1.68分。
📝 摘要（中文）
句型结构解析（SPS）是一种主要用于语言教学的句法分析方法。现有的SPS解析器过于依赖教材语料进行训练，缺乏跨域能力。为了解决这一限制，本文提出了一种创新的方法，利用大型语言模型（LLMs）在自训练框架中进行解析。通过将源域的部分句法规则与目标域句子结合，动态生成训练数据，从而增强解析器对不同领域的适应性。实验结果表明，该方法在教材和新闻领域的表现优于基于规则的基线，F1指标提升了1.68分。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有句型结构解析器在跨域应用中的局限性，特别是其对教材语料的依赖性，导致解析效果在其他领域显著下降。
核心思路：通过利用大型语言模型（LLMs）和自训练框架，结合源域的句法规则与目标域的句子，动态生成训练数据，从而增强解析器的跨域适应能力。
技术框架：整体架构包括数据生成模块、模型训练模块和评估模块。数据生成模块负责结合源域规则与目标域句子生成训练样本，模型训练模块使用生成的数据进行自训练，评估模块则用于验证解析器的性能。
关键创新：最重要的创新在于动态生成训练数据的能力，这一方法使得解析器能够在不同领域中保持较高的解析准确性，区别于传统方法的静态训练方式。
关键设计：在模型训练中，采用了特定的损失函数以优化解析效果，并在网络结构上进行了调整，以适应不同领域的句法特征。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提方法在教材和新闻领域的F1指标上超越了传统的基于规则的解析器，提升幅度达到1.68分，证明了其在不同领域的有效性和适应性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括教育、自然语言处理和信息检索等。通过提升句型解析的跨域能力，可以更好地支持多种语言学习和文本分析任务，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
Sentence Pattern Structure (SPS) parsing is a syntactic analysis method primarily employed in language teaching.Existing SPS parsers rely heavily on textbook corpora for training, lacking cross-domain capability.To overcome this constraint, this paper proposes an innovative approach leveraging large language models (LLMs) within a self-training framework. Partial syntactic rules from a source domain are combined with target domain sentences to dynamically generate training data, enhancing the adaptability of the parser to diverse domains.Experiments conducted on textbook and news domains demonstrate the effectiveness of the proposed method, outperforming rule-based baselines by 1.68 points on F1 metrics.