Vi presenterar tre metoder för oövervakad grammatikinduktion som är känsliga för data komplexitet och tillämpa dem på Klein och Mannings beroendemodell med Valence. Den första, Baby Steps, bootstraps sig själv via iterated lära sig allt längre meningar och kräver ingen initialisering. Denna metod överstiger väsentligt Klein och Manning publicerade poäng och uppnår 39,4% noggrannhet på sektion 23 (alla meningar) i Wall Street Journal corpus. Den andra, Mindre är Mer, använder en låg komplexitet delmängd av tillgängliga data: meningar upp till längd 15. Koncentrera sig på färre men enklare exempel avlastar kvantitet mot tvetydighet; det uppnår 44,1% noggrannhet, med hjälp av den standard språkligt informerade före och batch utbildning, slå state-of-the-art. Leapfrog, vår tredje heuristiska, kombinerar Mer med Baby Steps genom att blanda sina modeller av kortare meningar, sedan snabbt öka exponeringen för hela träningssetet, kör upp noggrannhet till 45,0%. Dessa trender generaliseras till Brown corpus; medvetenhet om data komplexitet kan förbättra andra tolkningsmodeller och oövervakade algoritmer.
Nyligen föreslog REF tre metoder för att förbättra oövervakad grammatikinduktion genom att beakta komplexiteten i träningsdata.
From Baby Steps to Leapfrog: How “Less is More” in Unsupervised Dependency Parsing
{'venue': 'Human Language Technologies: The 2010 Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}