[论文解读] Survey on the Use of Typological Information in Natural Language Processing

Helen O’Horan, Yevgeni Berzak+3 more|arXiv (Cornell University)|Oct 11, 2016

Natural Language Processing Techniques参考文献 71被引用 33

一句话总结

本文全面综述了语言类型学——即按结构和功能特征对语言进行系统分类——在多语言自然语言处理（NLP）中的支持作用。文章回顾了主要的语言类型学数据库，分析了类型学信息如何通过迁移学习、联合建模和表示学习提升多语言NLP性能，并主张将类型学知识更深层次地整合到NLP模型中，以增强跨语言泛化能力并提升低资源语言的表现。

ABSTRACT

In recent years linguistic typology, which classifies the world's languages according to their functional and structural properties, has been widely used to support multilingual NLP. While the growing importance of typological information in supporting multilingual tasks has been recognised, no systematic survey of existing typological resources and their use in NLP has been published. This paper provides such a survey as well as discussion which we hope will both inform and inspire future work in the area.

研究动机与目标

• 系统性地调查现有的类型学资源及其在多语言NLP中的应用，以填补先前文献中的空白。
• 探讨类型学特征——尤其是形态句法和音系特征——如何支持跨语言迁移和多语言建模。
• 探索将类型学知识整合到神经网络和结构化预测模型中的潜力，以提升泛化能力。
• 研究NLP技术如何支持从语言语料库中自动构建和扩展类型学数据库。
• 通过识别利用语言普遍性与语言变异的未充分探索方向，激发未来研究。

提出的方法

• 调研主要的语言类型学数据库：WALS、SSWL、APiCS、PHOIBLE、LAPSyD和URIEL，评估其覆盖范围、结构及对NLP的实用性。
• 将类型学信息在NLP中的应用分类为显式（例如基于特征的约束）和隐式（例如在多语言嵌入中）整合。
• 回顾用于将软类型学约束整合到推理中的建模范式，如后验正则化、广义期望和对偶分解。
• 分析多语言词嵌入方法如何在不同语言间对齐表示，并探讨类型学特征如何引导或改进此类对齐。
• 评估近期将词嵌入映射到可解释类型学表示的工作，以实现知识注入到神经网络模型中。
• 提出NLP技术可助力自动化类型学数据收集，减少对人工整理的依赖，并扩展对低资源语言的覆盖。

实验结果

研究问题

• RQ1 现有类型学数据库的结构如何？其在NLP应用中的覆盖范围和可靠性如何？
• RQ2 类型学信息可通过哪些方式显式或隐式地整合到多语言NLP模型中以提升性能？
• RQ3 NLP技术在多大程度上可支持从语言语料库中自动提取和扩展类型学知识？
• RQ4 类型学特征如何增强多语言NLP中的跨语言迁移、联合学习和表示学习？
• RQ5 哪些建模范式在将类型学约束整合到NLP推理与训练中最为有效？

主要发现

• WALS、SSWL和URIEL等类型学数据库为数千种语言提供了结构化、基于实证的特征，支持跨语言比较。
• 通过后验正则化和广义期望等方法显式整合类型学约束，可提升词性标注、依存句法分析和信息抽取等任务的性能。
• 多语言词嵌入受益于类型学先验知识，研究表明其在不同语言间对齐词表示与语义含义的能力得到改善。
• 近期研究表明，词嵌入可被映射到可解释的类型学特征，从而实现知识注入到神经网络模型中。
• NLP技术在自动化类型学数据收集方面展现出潜力，可能减少人工整理工作，并扩展对低资源语言的覆盖。
• 将类型学知识整合到多语言NLP模型中，可提升泛化能力，尤其是在低资源设置下，通过利用语言普遍性和结构模式实现。