Detta papper undersöker att anpassa en lexikaliserad probabilistisk sammanhangsfri grammatik (PCFG) till en ny domän, med hjälp av maximal en posteriori (MAP) uppskattning. MAP-ramverket är tillräckligt allmänt för att inkludera några tidigare modellanpassningsmetoder, t.ex. corpus mixing i Gildea (2001). Andra strategier som faller inom denna ram är mer effektiva. I motsats till resultaten i Gildea (2001), visar vi F-mätning tolkning noggrannhetsvinster på så mycket som 2,5% för hög noggrannhet lexikaliserad tolkning genom användning av out-of-domain trädbankar, med de största vinsterna när mängden indomain data är liten. MAP-anpassning kan också baseras på antingen övervakade eller oövervakade anpassningsdata. Även när ingen in-domain trädbank finns tillgänglig, ger oövervakade tekniker en betydande noggrannhetsvinst över oanpassad grammatik, så mycket som nästan 5% F-mätning förbättring.
REF anpassade en lexikaliserad PCFG genom att använda maximum a posteriori (MAP) uppskattning för hantering av omärkta anpassningsdata.
Supervised And Unsupervised PCFG Adaptation To Novel Domains
{'venue': 'Human Language Technology Conference And Meeting Of The North American Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}