Neurala probabilistiska tolkar är attraktiva för sin förmåga av automatisk funktionskombination och små datastorlekar. En övergångsbaserad girig neural parser har gett bättre noggrannhet över sin linjära motsvarighet. Vi föreslår en neural probabilistisk strukturerad prediction modell för övergångsbaserad beroende tolkning, som integrerar sökning och lärande. Beam sökning används för avkodning, och kontrasterande lärande utförs för att maximera mening-nivå log-likelihood. I standard Penn Treebank experiment, den strukturerade neurala parser uppnå en 1,8% noggrannhet förbättring på en konkurrenskraftig girig neural parser baslinje, vilket ger prestanda jämförbar med den bästa linjära parser.
REF föreslår en övergångsbaserad neural modell med CRF för tolkning.
A Neural Probabilistic Structured-Prediction Model for Transition-Based Dependency Parsing
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}