Detta papper definierar en generativ probabilistisk modell av parseträd, som vi kallar PCFG-LA. Denna modell är en förlängning av PCFG där icke-terminala symboler förstärks med latenta variabler. Finkorniga CFG-regler induceras automatiskt från en tolkad corpus genom att träna en PCFG-LA-modell med hjälp av en EM-algoritm. Eftersom exakt tolkning med en PCFG-LA är NP-hård, beskrivs och jämförs flera approximationer empiriskt. I experiment med Penn WSJ corpus gav vår automatiskt utbildade modell en prestanda på 86,6% (F¥, meningar 40 ord), vilket är jämförbart med en olexikaliserad PCFG parser som skapats med hjälp av omfattande manuell funktionsval.
REF definierade en generativ modell som kallas PCFG med latenta annoteringar (PCFG-LA).
Probabilistic CFG With Latent Annotations
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}