Parse-tree vägar används ofta för att införliva information från syntaktiska parser till NLP-system. Dessa system behandlar vanligen vägarna som atomära (eller nästan atomära) drag; dessa drag är ganska glesa på grund av den enorma variationen av syntaktiska uttryck. I detta dokument föreslår vi en allmän metod för att lära sig hur man iterativt förenklar en mening och därmed bryta ner komplicerad syntax i små, lättarbetade bitar. Vår metod tillämpar en serie handskrivna omvandlingsregler som motsvarar grundläggande syntaktiska mönster till exempel, en regel "avpassar" en mening. Modellen är parameteriserad av inlärda vikter som anger preferenser för vissa regler framför andra. Efter att ha tillämpat alla möjliga omvandlingar till en mening, vi lämnas med en uppsättning kandidat förenklade meningar. Vi tillämpar vårt förenklingssystem på semantisk rollmärkning (SRL). Eftersom vi inte har märkt exempel på korrekta förenklingar använder vi märkta utbildningsdata för SRL-uppgiften för att gemensamt lära oss både vikterna i förenklingsmodellen och en SRL-modell och behandla förenklingen som en dold variabel. Genom att extrahera och märka förenklade meningar, detta kombinerade förenkling / SRL-system bättre generaliserar över syntaktisk variation. Den uppnår en statistiskt signifikant ökning på 1,2 % F1 jämfört med en stark baslinje för SRL-uppgiften Conll-2005 och uppnår nästan toppmoderna resultat.
I REF användes ett stort antal handskrivna regler för att förenkla parsträden och minska syntaktisk variation för att övervinna gleshet.
Sentence Simplification for Semantic Role Labeling
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}