Konventionella beroendetolkar förlitar sig på en statistisk modell och ett övergångssystem eller grafalgoritm för att genomdriva trädstrukturerade utgångar under utbildning och slutledning. I detta arbete formaliserar vi beroende tolkningen som problemet med att välja chef (alias. förälder) för varje ord i en mening. Vår modell som vi kallar DENSE (som korthand för beroende neurala urval) använder dubbelriktade återkommande neurala nätverk för huvudval uppgift. Utan att upprätthålla några strukturella begränsningar under utbildningen genererar Dense (vid inference time) träd för den överväldigande majoriteten av meningar (95% på en engelsk datauppsättning), medan återstående icke-träd utgångar kan justeras med en maximal spännvidd träd algoritm. Vi utvärderar DENSE på fyra språk (engelska, kinesiska, tjeckiska och tyska) med varierande grad av icke-projektivitet. Trots enkelheten i vårt tillvägagångssätt visar experimenten att de resulterande tolkarna är i nivå med den senaste tekniken.
Beroende Tolkning som huvudval Vår märkningsmodell är en förlängning av tolkningsmodellen för REF.
Dependency Parsing as Head Selection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}