Vi presenterar en övergångsbaserad tolk som tillsammans producerar syntaktiska och semantiska beroenden. Det lär sig en representation av hela algoritmtillståndet, med hjälp av stack långa kortsiktiga minnen. Vår giriga inferensalgoritm har linjär tid, inklusive funktionsutdragning. På CoNLL 2008-9 får vi de bästa utgivna tolkningsresultaten bland modeller som tillsammans lär sig syntax och semantik.
REF presenterar en övergångsbaserad stack LSTM-modell som förutspår syntax och semantik gemensamt, som ett botemedel mot beroendet av rörformade modeller.
Greedy, Joint Syntactic-Semantic Parsing with Stack LSTMs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}