Vi introducerar djupt inre rekursiva autokodrar (DIORA), en helt oövervakad metod för att upptäcka syntax som samtidigt lär sig representationer för beståndsdelar i det inducerade trädet. Vårt tillvägagångssätt förutspår varje ord i en ingång mening villkorad på resten av meningen och använder inside-outside dynamisk programmering för att överväga alla möjliga binära träd över meningen. Vid testtillfället extraherar CKY-algoritmen den högsta poängparsen. DIORA uppnår en ny toppmodern F1 i oövervakad binär valkrets tolkning (omärkt) i två referensdatauppsättningar, WSJ och MultiNLI.
DIORA REF föreslog att man skulle använda inside-outside dynamisk programmering för att komponera latenta representationer från alla möjliga binära träd.
Unsupervised Latent Tree Induction with Deep Inside-Outside Recursive Autoencoders
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}