Vi anser att en mycket enkel, men ändå effektiv, strategi för språklig anpassning av beroendetolkar. Vi tar först bort lexiska objekt från trädbankarna och kartdel-av-tal taggar till en vanlig taggar. Vi tränar sedan en språkmodell på taggsekvenser i annars omärkta måldata och rankade källdata genom perplexitet per ord av taggsekvenser från mindre lik de flesta som liknar målet. Vi utbildar sedan vår målspråkstolk på de mest likartade datapunkterna i källmärkta data. Strategin ger mycket bättre resultat än en icke-anpassad baslinje och en toppmodern oövervakad tolkning av beroendet, och resultaten är jämförbara med mer komplexa projektionsbaserade språkanpassningsalgoritmer.
REF delexicalise trädbankarna och kartlägger del-av-tal taggar till en gemensam taggar.
Data point selection for cross-language adaptation of dependency parsers
{'venue': 'Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}