Vi presenterar en online-lärande algoritm för träningstolkar som gör det möjligt att inkludera flera objektiva funktioner. Det primära exemplet är utvidgningen av en standardövervakad tolknings objektiv funktion med ytterligare förlustfunktioner, antingen baserat på inneboende tolkningskvalitet eller uppgiftsspecifika extrinsiska kvalitetsmått. Våra empiriska resultat visar hur detta tillvägagångssätt fungerar för två beroendetolkningsalgoritmer (grafbaserad och övergångsbaserad tolkning) och hur det uppnår ökad prestanda på flera måluppgifter inklusive omordning för maskinöversättning och parseranpassning.
REF undersöker gemensam optimering av ett övervakat tolkningsmål och vissa extrinsiska mål baserade på nedströmstillämpningar.
Training dependency parsers by jointly optimizing multiple objectives
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}