Nästan alla nuvarande beroendetolkar klassificerar baserat på miljontals glesa indikatorfunktioner. Inte bara generalisera dessa funktioner dåligt, men kostnaden för funktionsberäkning begränsar tolkningshastigheten avsevärt. I detta arbete föreslår vi ett nytt sätt att lära sig en neural nätverk klassificerare för användning i en girig, övergångsbaserad beroendetolk. Eftersom denna klassificerare lär sig och använder bara ett litet antal täta funktioner, kan det fungera mycket snabbt, samtidigt som man uppnår en 2 % förbättring av omärkta och märkta fästpoäng på både engelska och kinesiska datauppsättningar. Konkret kan vår parser tolka mer än 1000 meningar per sekund på 92,2 % omärkt infästningspoäng på den engelska Penn Treebank.
De införlivar sedan dessa ord inbäddningar i en övergångsbaserad neurala nätverk beroende parser REF.
A Fast and Accurate Dependency Parser using Neural Networks
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}