Följande (Blitzer et al., 2006), Vi presenterar en tillämpning av strukturell korrespondens lärande till icke-projektiv beroende tolkning (McDonald et al., 2005). För att framkalla överensstämmelser mellan beroende kanter från olika domäner, tittade vi på varannan tokens i en mening och undersökte om det finns en preposition, en bestämning eller ett hjälpande verb mellan dem. Tre binära linjära klassificeringar tränades för att förutsäga förekomsten av en preposition, etc, på omärkta data och vi använde singular value decomposition för att inducera nya funktioner. Under utbildningen tränades tolken med dessa extra funktioner utöver dessa som beskrivs i (McDonald et al., 2005). Vi discriminativt tränade vår parser på ett on-line-mode med hjälp av en variant av den röstade perceptron (Collins, 2002; Collins och Roark, 2004; Crammer och Singer, 2003).
Vid tolkning av beroendet valde REF närvaron av en preposition, en bestämning eller ett hjälpande verb mellan två polletter som pivotfunktioner.
Structural Correspondence Learning for Dependency Parsing
{'venue': '2007 Joint Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Computational Natural Language Learning (EMNLP-CoNLL)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}