Diskriminativa metoder har visat betydande förbättringar jämfört med traditionella generativa metoder i många tillämpningar för maskininlärning, men det har varit svårt att utvidga dem till naturlig språktolkning. Ett problem är att en stor del av arbetet med diskriminerande metoder sammanställer förändringar i inlärningsmetoden med förändringar i parameteriseringen av problemet. Vi visar hur en tolk kan tränas med en discriminativ inlärningsmetod medan fortfarande parameterisera problemet enligt en generativ sannolikhetsmodell. Vi presenterar tre metoder för att träna ett neuralt nätverk för att uppskatta sannolikheten för en statistisk parser, en generativ, en discriminativ, och en där sannolikhetsmodellen är generativ men utbildningskriterierna är diskriminerande. Den senare modellen överträffar de två föregående och uppnår de senaste resultaten (90,1 % F-mått på beståndsdelar).
Såvitt vi vet är REF det enda arbetet med att uppskatta sannolikheten för en statistisk tolk för ett neuralt nätverk med hjälp av det diskriminativa utbildningskriteriet.
Discriminative Training Of A Neural Network Statistical Parser
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}