Tidigare studier av datadriven tolkning av beroende har visat att fördelningen av tolkningsfel är korrelerad med teoretiska egenskaper hos de modeller som används för inlärning och slutledning. I detta dokument visar vi hur dessa resultat kan utnyttjas för att förbättra tolkningsnoggrannheten genom att integrera en grafbaserad och en övergångsbaserad modell. Genom att låta en modell generera funktioner för den andra, förbättrar vi konsekvent noggrannheten för båda modellerna, vilket resulterar i en betydande förbättring av den senaste tekniken när den utvärderas på datamängder från den gemensamma CoNLL-X uppgiften.
REF tillämpade staplat lärande för att tolka beroendet genom att integrera två olika modeller (grafbaserade modeller och övergångsbaserade modeller).
Integrating Graph-Based and Transition-Based Dependency Parsers
{'venue': 'Proceedings of the 9th SIGdial Workshop on Discourse and Dialogue', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}