Medan den genomsnittliga prestandan hos statistiska tolkar gradvis förbättras, de fortfarande fäster vid många meningar annoteringar av ganska låg kvalitet. Antalet sådana meningar ökar när utbildnings- och testdata hämtas från olika domäner, vilket är fallet för större webbapplikationer som informationssökning och svar på frågor. I detta dokument presenterar vi en prov Ensemble Parse Assessment (SEPA) algoritm för att upptäcka parskvalitet. Vi använder en funktion av överenskommelsen bland flera kopior av en parser, varav var och en tränade på ett annat prov från träningsdata, för att bedöma parskvalitet. Vi experimenterade med både generative och reranking parsers (Collins, Charniak respektive Johnson). Vi visar överlägsna resultat över flera baslinjer, både när tränings- och testdata kommer från samma domän och när de kommer från olika domäner. För en testinställning som använts av tidigare arbeten visar vi en felminskning på 31 procent jämfört med 20 procent.
REF valde ut valkretsparser av hög kvalitet genom att använda överenskommelsen mellan 20 kopior av samma parser, utbildade i olika undergrupper av en utbildnings corpus.
An Ensemble Method for Selection of High Quality Parses
{'venue': '45th Annual Meeting of the Association of Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}