Vi introducerar en ny ram för delexikaliserad beroendetolkning på ett nytt språk. Vi visar att användbara funktioner i målspråket kan extraheras automatiskt från en osparad corpus, som endast består av guld-del-av-tal (POS) sekvenser. Genom att ge dessa funktioner till vår neurala parser kan den tolka sekvenser som de i corpus. Vårt system har ingen tillsyn över målspråket. Snarare är det ett flerspråkigt system som är utbildad end-to-end på en mängd andra språk, så det lär sig en funktion extraktor som fungerar bra. Vi visar experimentellt över flera språk: (1) Funktioner som beräknas från den oförutsedda corpus förbättra tolkning noggrannhet. (2) Att inkludera tusentals syntetiska språk i utbildningen ger ytterligare förbättringar. (3) Trots att vi har räknats fram från ojämförlig korpora, slår våra inlärda uppgiftsspecifika funktioner tidigare verks tolkningsbara typologiska egenskaper som kräver tolkning av korpora eller expertkategorisering av språket. Vår bästa metod förbättrade fastsättningspoäng på hållna testspråk med i genomsnitt 5,6 procentenheter jämfört med tidigare arbete som inte inspekterar oöverträffade data (McDonald et al., 2011), och med 20,7 procentenheter över tidigare "grammar induktion" arbete som inte använder utbildningsspråk (Naseem et al., 2010).
REF använder statistik över ytdel-av-tal-taggar (POS) av målspråk för att lära sig ordföljden.
Surface Statistics of an Unknown Language Indicate How to Parse It
{'venue': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'journal': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}