Vi presenterar ett enkelt och effektivt system för beroendetolkning som bygger på dubbelriktade-LSTMs (BiLSTMs). Varje mening token är associerad med en BiLSTM vektor som representerar token i sitt Sentential sammanhang, och funktion vektorer konstrueras genom att conctenating några BiLSTM vektorer. BiLSTM tränas tillsammans med parsermålet, vilket resulterar i mycket effektiva funktionsextraktorer för tolkning. Vi visar effektiviteten i strategin genom att tillämpa den på en girig övergångsbaserad parser samt på en globalt optimerad grafbaserad parser. De resulterande tolkarna har mycket enkla arkitekturer, och matchar eller överträffar de toppmoderna noggrannheterna på engelska och kinesiska.
REF beskriver en beroendetolk baserad på ett BiLSTM-skikt som representerar den ingående meningen.
Simple and Accurate Dependency Parsing Using Bidirectional LSTM Feature Representations
{'venue': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'journal': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}