Vi presenterar en enkel och effektiv halvövervakad metod för att träna beroendetolkar. Vi fokuserar på problemet med lexikal representation, införa funktioner som införlivar ordkluster som härrör från en stor oannoterad corpus. Vi demonstrerar effektiviteten i tillvägagångssättet i en rad försök att tolka beroendet på Penn Treebank och Prague Dependency Treebank, och vi visar att de klusterbaserade funktionerna ger betydande resultatvinster över ett brett spektrum av förhållanden. När det till exempel gäller den engelska omärkta andra ordningens tolkning förbättras vi från en utgångsnoggrannhet på 92,02 % till 93,16 %, och när det gäller den tjeckiska omärkta andra ordningens tolkning förbättras vi från en utgångsnoggrannhet på 86,13 % till 87,13 %. Dessutom visar vi att vår metod också förbättrar prestandan när små mängder träningsdata finns tillgängliga och kan halvera den mängd övervakade data som krävs för att nå önskad prestandanivå.
REF använde ett ordkluster som var utbildade på en stor mängd oannoterade data och utformade en uppsättning nya funktioner som baserades på klusteren för modeller för tolkning av beroende.
Simple Semi-supervised Dependency Parsing
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}