Vi presenterar en förbättrad metod för att lära sig beroendetolkar från trädbanksdata. Vår teknik bygger på två idéer för att förbättra stor marginal utbildning i samband med beroende tolkning. För det första införlivar vi lokala begränsningar som tvingar fram att varje enskild länk är korrekt, snarare än att bara göra poäng för det globala parsträdet. För det andra, för att klara av glesa data, jämnar vi ut de lexiska parametrarna enligt deras underliggande ordlikheter med hjälp av Laplacian Regularization. För att visa fördelarna med vår strategi, anser vi problemet med att tolka kinesiska trädbanksdata med endast lexiska funktioner, det vill säga utan del-av-tal taggar eller grammatiska kategorier. Vi uppnår state of the art prestanda, förbättra med nuvarande stora marginaler tillvägagångssätt.
REF använder Laplacian legalisering för uppgiften att tolka beroende.
Improved Large Margin Dependency Parsing Via Local Constraints And Laplacian Regularization
{'venue': 'Conference On Computational Natural Language Learning CoNLL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}