Vi beskriver tillämpningen av kärnan metoder för Natural Language Processing (NLP) problem. I många NLP uppgifter objekten som modelleras är strängar, träd, grafer eller andra diskreta strukturer som kräver någon mekanism för att omvandla dem till funktion vektorer. Vi beskriver kärnor för olika naturliga språkstrukturer, vilket möjliggör rika, högdimensionella representationer av dessa strukturer. Vi visar hur en kärna över träd kan appliceras på tolkning med hjälp av den valda perceptronalgoritmen, och vi ger experimentella resultat på ATIS corpus av parseträd.
Sådana kärnor har framgångsrikt tillämpats på vissa naturliga språkbearbetningsuppgifter som att tolka REF.
Convolution Kernels for Natural Language
{'venue': 'NIPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}