Vi avslöjar ett tidigare obemärkt samband mellan beroendetolkning och statistisk maskinöversättning (SMT) genom att formulera beroendetolkningsuppgiften som ett problem för ordjustering. Dessutom visar vi att två välkända modeller för dessa respektive uppgifter (DMV och IBM-modellerna) har gemensamma modelleringsantaganden. Detta motiverar oss att utveckla en anpassningsbaserad ram för oövervakad tolkning av beroende. Ramen (som kommer att göras allmänt tillgänglig) är flexibel, modulär och lätt att utvidga. Med hjälp av detta ramverk implementerar vi flera algoritmer baserade på IBM-anpassningsmodellerna, som visar sig vara förvånansvärt effektiva när det gäller att tolka beroendet, och visar potentialen hos den anpassningsbaserade metoden.
REF använde den enspråkiga ordjusteringsmetoden för att utföra en oövervakad tolkning av beroende.
It Depends on the Translation: Unsupervised Dependency Parsing via Word Alignment
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}