I detta dokument föreslår vi en ny metod för halvövervakad inlärning av icke-projektiva loglinjära beroendetolkar med direkt uttryckt språklig förkunskap (t.ex. a substantivets förälder är ofta ett verb). Modellparametrar beräknas med hjälp av en allmän förväntan (GE) objektiv funktion som straffar obalansen mellan modellprognoser och språkliga förväntningar begränsningar. I en jämförelse med två framträdande "oövervakade" inlärningsmetoder som kräver indirekt fördomar mot den korrekta syntaktiska strukturen, visar vi att GE kan uppnå bättre noggrannhet med så få som 20 intuitiva begränsningar. Vi presenterar också positiva experimentella resultat på längre meningar på flera språk.
REF utnyttjar den allmänna förväntningsmålet funktion, som straffar obalansen mellan modellprognoser och språkliga förväntningar begränsningar.
Semi-supervised Learning of Dependency Parsers using Generalized Expectation Criteria
{'venue': 'ACL-IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}