Vi presenterar en ny metod för att framkalla oövervakade beroendetolkar för språk som inte har några märkta utbildningsdata, men har översatt text på ett resursrikt språk. Vi utbildar probabilistiska tolkningsmodeller för resursfattiga språk genom att överföra flerspråkiga kunskaper från resursrikt språk med entropireglering. Vår metod kan användas som en rent enspråkig beroendetolk, vilket inte kräver några mänskliga översättningar för testdata, vilket gör den tillämplig på ett brett spektrum av resursfattiga språk. Vi utför experiment på tre Datauppsättningar -Version 1.0 och version 2.0 av Google Universal Dependency Treebanks och Treebanks från CoNLL delade uppgifter, över tio språk. Vi får toppmodern prestanda för alla de tre datamängderna jämfört med tidigare studerade oövervakade och projicerade tolkningssystem.
• Xia: Ref:s tillvägagångssätt är en ny metod som utnyttjar Europarl för att utbilda probabilistiska tolkningsmodeller för resursfattiga språk genom att maximera en kombination av sannolikhet för parallella data och förtroende för omärkta data.
Unsupervised Dependency Parsing with Transferring Distribution via Parallel Guidance and Entropy Regularization
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}