De flesta befintliga graf-baserade parsing modeller förlitar sig på miljontals handgjorda funktioner, som begränsar deras generaliseringsförmåga och saktar ner tolkningshastigheten. I detta dokument föreslår vi en allmän och effektiv Neural Network-modell för grafbaserad tolkning av beroende. Vår modell kan automatiskt lära sig high-order funktionskombinationer med enbart atomfunktioner genom att utnyttja en ny aktiveringsfunktion tanhcube. Dessutom föreslår vi ett enkelt men effektivt sätt att använda fras-nivå information som är dyrt att använda i konventionella graf-baserade parsers. Experiment på den engelska Penn Treebank visar att parsers baserade på vår modell presterar bättre än konventionella grafbaserade parsers.
REF föreslog en modell för att automatiskt lära sig avancerade funktionskombinationer via en ny aktiveringsfunktion, så att deras modell kan använda en uppsättning atomiska funktioner i stället för miljontals handgjorda funktioner.
An Effective Neural Network Model for Graph-based Dependency Parsing
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}