Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Constituency Parsing

67 평가 기록 9 datasets

Constituency parsing aims to extract a constituency-based parse tree from a sentence that represents its syntactic structure according to a phrase structure grammar.

Example:

             Sentence (S)
                 |
   +-------------+------------+
   |                          |
 Noun (N)                Verb Phrase (VP)
   |                          |
 John                 +-------+--------+
                      |                |
                    Verb (V)         Noun (N)
                      |                |
                    sees              Bill

Recent approaches convert the parse tree into a sequence following a depth-first traversal in order to be able to apply sequence-to-sequence models to it. The linearized version of the above parse tree looks as follows: (S (N) (VP V N)).

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벤치마크

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Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
Hashing + XLNet
F1 score: 96.43
논문 코드
Ensemble (Generative MBR)
Max F1 (WSJ): 71.9Mean F1 (WSJ): 70.4
논문 코드
Attach-Juxtapose Parser + BERT
F1 score: 93.52
논문 코드
CRF Parser + Electra
F1 score: 91.92
논문 코드
ATB
SAPar
F1: 83.26
논문 코드
CTB
SemInfo-NPCFG (60NT)
Mean F1: 53.92
논문 코드
SemInfo-SNPCFG (1024NT)
Mean F1: 54.37
논문 코드
SemInfo-NPCFG (60NT)
Mean F1: 47.77
논문 코드
-
row 없음
- -

데이터셋

9개

논문

라이브러리

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