Vi presenterar en generativ fördelningsmodell för oövervakad induktion av naturligt språksyntax som explicit modellerar beståndsdelar avkastning och sammanhang. Parametersökning med EM ger högre kvalitetsanalyser än vad som tidigare visats av oövervakade system, vilket ger de bästa publicerade oövervakade tolkningsresultaten på ATIS corpus. Experiment på Penn trädbank meningar av jämförbar längd visar en ännu högre F 1 av 71% på icke-triviala parenteser. Vi jämför distribuerat framkallade och faktiska del-av-tal taggar som indata, och undersöka förlängningar till den grundläggande modellen. Vi diskuterar fel som gjorts av systemet, jämför systemet med tidigare modeller, och diskuterar övre gränser, nedre gränser och stabilitet för denna uppgift.
REF är en generativ fördelningsmodell för oövervakad induktion av syntax för naturligt språk som explicit modellerar beståndsdelarnas avkastning och sammanhang.
A Generative Constituent-Context Model For Improved Grammar Induction
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}