Оцінювання точності та аналіз помилок розбору залежностей для текстів українською мовою - Syrotkin, Kostiantyn (СУЧАСНИЙ СТАН НАУКОВИХ ДОСЛІДЖЕНЬ ТА ТЕХНОЛОГІЙ В ПРОМИСЛОВОСТІ, 2025)
Предметом дослідження є розбір залежностей в межах фреймворку Universal Dependencies для речень українською мовою. Метою роботи є оцінювання і порівняння точності розбору залежностей, яка досягається декількома сучасними системами на стандартному наборі даних українською мовою, а також аналіз профілю помилок таких систем. У статті виконано два завдання. Перше – оцінювання точності декількох сучасних систем розбору залежностей із використанням анотованого вручну стандартного набору даних. Метрикою точності обрано відсоток правильно побудованих позначених та непозначених зв’язків. Друге завдання – аналіз та категоризація помилок, яких припускаються стандартні системи. Виявлення та усунення цих помилок потенційно дасть змогу в подальшому створити більш точну систему розбору. У досліджуваних системах використовуються методи машинного навчання і нейронних мереж разом з методами теорії автоматів і теорії графів, а також глибокі векторні подання слів. Основні результати. Для української мови точність синтаксичного розбору значно підвищується з використанням глибокого векторного подання слів. Система на основі переходів із глибоким векторним поданням слів забезпечує найвищий показник точності побудови позначених зв’язків на рівні 84,66% для тестового набору даних. Для цієї самої системи підвищення рівня помилок спостерігається для непроєктивних залежностей, довших речень і більшої відстані до основного слова. Крім того, для займенників і числівників рівень помилок для позначених зв’язків значно перевищує базовий рівень, тоді як помилки для непозначених зв’язків залишаються на базовому рівні. Висновки: точність розбору залежностей для української мови поступається аналогічним показникам для інших мов, однак загальна тенденція підвищення точності з використанням глибокого векторного подання слів узгоджується з результатами попередніх досліджень. Для покращення загальної точності розбору важливо зосередитися на таких проблемних аспектах, як непроєктивні залежності, довгі речення та велика відстань між основним і залежним словами. У подальших дослідженнях заплановано дослідити можливості підвищення точності синтаксичного розбору способом доповнення підходу на основі машинного навчання іншими методами, зокрема використанням формальних правил або етапів попереднього та подальшого оброблення.