Prövning på textnivå är fortfarande en utmaning. Den nuvarande toppmoderna övergripande noggrannheten i relationstilldelningen är 55,73 %, uppnådd av Joty et al. (2013)...................................................................... Deras modell har dock en hög grad av tids komplexitet och kan därför inte tillämpas i praktiken. I detta arbete utvecklar vi en mycket snabbare modell vars tids komplexitet är linjär i antalet meningar. Vår modell har en girig nedifrån-och-upp-strategi, med två linjära CRF-kedjor som tillämpas i kaskad som lokala klassificeringar. För att förbättra rörledningens noggrannhet lägger vi till ytterligare begränsningar i Viterbi-avkodningen av den första CRF. Förutom effektivitet överträffar vår tolk också avsevärt den senaste tekniken. Dessutom kan vår nya metod för efterredigering, som ändrar ett fullt byggt träd genom att beakta information från beståndsdelar på högre nivåer, ytterligare förbättra noggrannheten.
Baserat på deras idé, REF ) utvecklat en liknande men mycket snabbare modell som antar en girig bottom-up strategi, med två linjär-kedje CRF tillämpas i kaskad som lokala klassificerare.
A Linear-Time Bottom-Up Discourse Parser with Constraints and Post-Editing
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}