Neural networks for coordination analysis

Abstract

Данная работа посвящена решению задачи выделения сочинительных связей в предложениях на английском языке нейросетевыми методами. Решение этой задачи позволяет устанавливать потенциально ценные связи и отношения между определёнными частями предложения; в том числе поэтому выделение сочинительных связей — важный инструмент предобработки текстов. В настоящей работе апробирован ряд способов решения задачи в рамках подхода «одностадийных предсказаний» (one-stage detectors). Полученный в работе результат сопоставим по качеству и более, чем в 3 раза превосходит по производительности современные методы выделения сочинительных связей.

The thesis paper is dedicated to the development of a novel method for Coordination Analysis (CA) in English using the neural (deep learning) methods. An efficient solution for the task allows for the identification of potentially valuable links and relationships between specific parts of a sentence, making the extraction of coordinate structures an important text preprocessing tool. In this study, a number of ideas for approaching the task within the framework of 'one-stage detectors' were tested. The achieved results are comparable in quality to the current most advanced CA methods while allowing to process more than 3x more sentences within a unit of time.