Nästan alla nuvarande beroendetolkar klassificerar baserat på miljontals glesa indikatorfunktioner. Inte bara generalisera dessa funktioner dåligt, men kostnaden för funktionsberäkning begränsar tolkningshastigheten avsevärt. I detta arbete föreslår vi ett nytt sätt att lära sig en neural nätverk klassificerare för användning i en girig, övergångsbaserad beroendetolk. Eftersom denna klassificerare lär sig och använder bara ett litet antal täta funktioner, kan det fungera mycket snabbt, samtidigt som man uppnår en 2 % förbättring av omärkta och märkta fästpoäng på både engelska och kinesiska datauppsättningar. Konkret kan vår parser tolka mer än 1000 meningar per sekund på 92,2 % omärkt infästningspoäng på den engelska Penn Treebank.
Chen och Manning REF introducerade en neural nätverk klassificerare för en girig, övergångsbaserad beroendetolk, som använde ett litet antal täta funktioner genom att utnyttja kontinuerliga representationer, för att förbättra noggrannheten.
A Fast and Accurate Dependency Parser using Neural Networks
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}