Detta dokument beskriver en log-lineär modell med en n-gram referensfördelning för korrekt probabilistisk HPSG tolkning. I modellen definieras n-gram-referensdistributionen helt enkelt som en produkt av sannolikheten för att välja lexiska poster, som tillhandahålls av den diskriminerande metoden med maskininlärning av ord och POS n-gram enligt definitionen i CCG/HPSG/CDG supertagging. Nyligen, supertagging blir välkända för att drastiskt förbättra tolkning noggrannhet och hastighet, men supertagging tekniker infördes heuristically, och därför de probabilistiska modellerna för parse träd var inte väl definierade. Vi introducerar de supertaggade sannolikheterna som en referensfördelning för den log-linjära modellen av den probabilistiska HPSG. Detta är den första modellen som korrekt införlivar de supertaggande sannolikheterna i parseträdets probabilistiska modell.
REF använde de supertaggande sannolikheterna som referensfördelning för den loglinjära modellen för HPSG, som syftade till att konsekvent integrera supertaggning i probabilistisk HPSG-tolkning.
A log-linear model with an n-gram reference distribution for accurate HPSG parsing
{'venue': 'Tenth International Conference on Parsing Technologies', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}