I detta papper föreslår vi en neural nätverksmodell för graf-baserad beroende tolkning som använder dubbelriktad LSTM (BLSTM) för att fånga rikare kontextuell information i stället för att använda högorder factorization, och gör det möjligt för vår modell att använda mycket färre funktioner än tidigare arbete. Dessutom föreslår vi ett effektivt sätt att lära mening segment inbäddning på meningsnivå baserat på ett extra framåt LSTM-nätverk. Även om vår modell endast använder första ordningen faktorisering, experiment på engelska Peen Treebank och kinesiska Penn Treebank visar att vår modell kan vara konkurrenskraftig med tidigare högre ordning graf-baserade beroende tolkning modeller och state-of-the-art modeller.
REF använde en liknande modell med ett sätt att lära mening segment inbäddning baserat på ett extra framåt LSTM-nätverk.
Graph-based Dependency Parsing with Bidirectional LSTM
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}