L’analyse de dépendances consiste à identifier la structure grammaticale d’une phrase en extrayant des relations entre les mots « chefs » et leurs modificateurs.
Les modèles sont évalués à l’aide de la conversion d’Analyse de Découpe Stanford du Treebank de Penn, avec des métriques telles que la précision de POS, l’UAS et LAS. Le tableau ci-dessous met en évidence les principaux modèles et leurs performances.
| Modèle | POS | UAS | LAS | Article / Source | Code |
|---|---|---|---|---|---|
| Système d’attention étiqueté + HPSG + XLNet | 97.3 | 97.42 | 96.26 | Article | Code |
| Pré-formation + XLNet | - | 97.30 | 95.92 | Article | Code |
| ACE + fine-tune | - | 97.20 | 95.80 | Article | Code |
Les modèles dans cette tâche sont évalués sur l’analyse syntaxique d’Analyse de Dépendances pour plusieurs langues, conformément à la norme d’Analyse Dépendante Universelle (UD).
| Modèle | LAS | MLAS | BLEX | Article / Source | Code |
|---|---|---|---|---|---|
| Stanford | 74.16 | 62.08 | 65.28 | Article | Code |
| UDPipe Future | 73.11 | 61.25 | 64.49 | Article | Code |
| HIT-SCIR | 75.84 | 59.78 | 65.33 | Article | Code |
Cette tâche implique l’analyse de phrases d’une langue sans aucun arbre formé à utiliser comme entraînement étiqueté pour cette langue, les modèles évalués contre la Arbre Dépendent Universelle.
| Modèle | UAS | LAS | Article / Source | Code |
|---|---|---|---|---|
| XLM-R + SubDP | — | 79.6 | Article | Code |
| ELMO Cross-linguale | 84.2 | 77.3 | Article | Code |
Les modèles non supervisés infèrent les parcours de dépendance sans données étiquetées et sont souvent évalués contre le Treebank de Penn.
| Modèle | UAS | Article / Source |
|---|---|---|
| Reranking itératif | 66.2 | Article |
| Système combiné | 64.4 | Article |
