Vi föreslår en teknik för att lära representationer av parserstater i övergångsbaserade beroendetolkar. Vår primära innovation är en ny kontrollstruktur för sekvens-till-sekvens neurala nätverk stacken LSTM. Liksom de konventionella stackdatastrukturer som används i övergångsbaserad tolkning, kan element skjutas till eller skjutas upp från toppen av stacken i konstant tid, men dessutom, en LSTM upprätthåller ett kontinuerligt utrymme inbäddning av stackinnehållet. Detta gör att vi kan formulera en effektiv tolkningsmodell som fångar upp tre facetter av en tolk tillstånd: i) obegränsad look-ahead i bufferten för inkommande ord, ii) den fullständiga historia av åtgärder som tas av tolken, och iii) det fullständiga innehållet i stacken av delvis byggda träd fragment, inklusive deras inre strukturer. Standard tillbakapropagation tekniker används för utbildning och avkastning state-of-the-art tolkning prestanda.
REF föreslår en stack-LSTM för övergångsbaserad tolkning.
Transition-Based Dependency Parsing with Stack Long Short-Term Memory
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}