I detta dokument undersöker vi inverkan av generalisering av ord till noggrannheten av kinesisk beroende tolkning. Speciellt, i vår skift-reducera parser, använder vi en neural språkmodell baserad ord inbäddning (NLMWE) metod (Bengio et al., 2003) för att generera distribuerade ordfunktion vektorer och sedan utföra K-means baserade ordkluster för att generera ordklasser. Vi designade mallar genom att använda ord, del-av-tal-taggar (POS), grovkorniga POS-taggar (CPOS), NLMWE-baserade ordklasser och deras kombinationer. NLMWE-baserade ordklasser visas vara ett viktigt tillägg av POS-taggar, särskilt när POS-taggar genereras automatiskt. Experiment på en Query Treebank, CTB5 och CTB7 visar att kombinationer av funktioner från CPOS-taggar, POS-taggar och NLMWE-baserade ordklasser ger de bästa omärkta infästningspoängen (UAS). Vår slutliga UAS-p (exklusive interpunktion) på 86.79% på CTB5-testet är jämförbar med toppresultat. Vår slutliga UAS-p på 86,80 % och 87,05 % på CTB7 Stanford-beroendetestet och originaltestuppsättningen är betydligt bättre än tre välkända tolkar med öppen källkod.
REF direkt tillämpad ord inbäddningar till kinesisk beroende tolkning.
Generalization of Words for Chinese Dependency Parsing
{'venue': 'IWPT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}