Vi visar hur interpunktion kan användas för att förbättra oövervakad tolkning av beroende. Vår språkliga analys bekräftar det starka sambandet mellan engelsk interpunktion och frasgränser i Penn Treebank. Tillvägagångssätt som naivt inkluderar interpunktionstecken i grammatiken (som om de vore ord) fungerar inte bra med Klein och Mannings beroendemodell med Valence (DMV). I stället delar vi upp en mening vid punktering och inför tolkningsrestriktioner över dess fragment. Vår grammatikinducer är utbildad på Wall Street Journal (WSJ) och uppnår 59,5% noggrannhet out-of-domain (Brown meningar med 100 eller färre ord), mer än 6% högre än de tidigare bästa resultaten. Ytterligare utvärdering, med hjälp av 2006/7 CoNLL uppsättningar, visar att interpunktion hjälper grammatikinduktion på 17 av 18 språk, för en total genomsnittlig nettovinst på 1,3%. En del av denna förbättring är från träning, men mer än hälften är från tolkning med inducerade begränsningar, inference. Punctuation-medveten avkodning fungerar med befintliga (även redan utbildade) parsing modeller och alltid ökad noggrannhet i våra experiment.
Punktering kan på liknande sätt användas för att begränsa syntaktisk struktur under grammatikinduktion REF.
Punctuation: Making a Point in Unsupervised Dependency Parsing
{'venue': 'Proceedings of the Fifteenth Conference on Computational Natural Language Learning', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}