Parsers know best: German PP attachment revisited


Do, Bich-Ngoc ; Rehbein, Ines


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URL: https://madoc.bib.uni-mannheim.de/57873
Weitere URL: https://www.aclweb.org/anthology/2020.coling-main....
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-578735
Dokumenttyp: Konferenzveröffentlichung
Erscheinungsjahr: 2020
Buchtitel: COLING 2020 : The 28th International Conferenceon Computational Linguistics, proceedings of the conference, December 8-13, 2020, Barcelona, Spain (Online)
Seitenbereich: 2049-2061
Veranstaltungstitel: COLING 2020
Veranstaltungsort: Online
Veranstaltungsdatum: 08.-13.12.2020
Herausgeber: Scott, Donia
Ort der Veröffentlichung: New York, NY
Verlag: ACM Digital Library
ISBN: 978-1-952148-27-9
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Außerfakultäre Einrichtungen > SFB 884
Bereits vorhandene Lizenz: Creative Commons Namensnennung 4.0 International (CC BY 4.0)
Fachgebiet: 004 Informatik
Abstract: In the paper, we revisit the PP attachment problem which has been identified as one of the major sources for parser errors and discuss shortcomings of recent work. In particular, we show that using gold information for the extraction of attachment candidates as well as a missing comparison of the system's output to the output of a full syntactic parser leads to an overly optimistic assessment of the results. We address these issues by presenting a realistic evaluation of the potential of different PP attachment systems, using fully predicted information as system input. We compare our results against the output of a strong neural parser and show that the full parsing approach is superior to modeling PP attachment disambiguation as a separate task.




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