Vi föreslår en generativ beroende tolkning modell som använder binära latenta variabler för att inducera konditionering funktioner. För att definiera denna modell använder vi en nyligen föreslagen klass av Bayesian Networks för strukturerad förutsägelse, Incremental Sigmoid Belief Networks. Vi visar att den föreslagna modellen uppnår toppmoderna resultat på tre olika språk. Vi visar också att de funktioner som orsakas av ISBN:s latenta variabler är avgörande för denna framgång, och visar att den föreslagna modellen är särskilt bra på långa beroenden.
REF använde en generativ latent variabel baserad på inkrementella sigmoida trosnätverk för att likaså villkora den globala staten.
A Latent Variable Model for Generative Dependency Parsing
{'venue': 'Tenth International Conference on Parsing Technologies', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}