Vi presenterar en ny semi-övervakad träningsalgoritm för lärande beroendetolkar. Genom att kombinera en övervakad stor marginalförlust med en oövervakad minst kvadratförlust kan en discriminativ, konvex, semiövervakad inlärningsalgoritm erhållas som är tillämplig på storskaliga problem. För att visa fördelarna med detta tillvägagångssätt använder vi tekniken för att lära sig beroendetolkar från kombinerade märkta och omärkta corpora. Med hjälp av en stokastisk lutning nedstigning algoritm, en tolkning modell kan effektivt läras från halvövervakade data som avsevärt överträffar motsvarande övervakade metoder.
För semi-övervakat beroende tolkning, REF använde ett konvext mål, kombinerar oövervakad minst kvadrat förlust och en övervakad stor marginal förlust, Detta gäller inte för vår oövervakade inställning.
Semi-Supervised Convex Training for Dependency Parsing
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}