Detta dokument beskriver och utvärderar log-linjära parseringsmodeller för kombinatorisk kategorisering (CCG). En parallell implementering av L-BFGS optimeringsalgoritm beskrivs, som körs på ett Beowulf kluster som gör det möjligt att använda hela Penn Treebank för uppskattning. Vi utvecklar också en ny effektiv tolkningsalgoritm för CCG som maximerar det förväntade återkallandet av beroenden. Vi jämför modeller som använder alla CCG-derivat, inklusive icke-standardderivat, med normala modeller. De två modellernas prestanda är jämförbara och resultaten är konkurrenskraftiga med befintliga CCG-tolkar med bred täckning.
REF beskriver en log-lineär GLM för CCG tolkning, utbildad på Penn trädbank.
Parsing The WSJ Using CCG And Log-Linear Models
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}