Vi presenterar experiment med en beroendetolkmodell definierad på rika faktorer. Vår modell representerar beroendeträd med faktorer som inkluderar tre typer av relationer mellan tecknen på ett beroende och deras barn. Vi utökar projektiv tolkning algoritm Eisner (1996) för vårt fall, och träna modeller med hjälp av den genomsnittliga perceptron. Våra experiment visar att med tanke på högre order ger information betydande förbättringar i tolkningen noggrannhet, men kommer till en hög kostnad både i fråga om tid och minne konsumtion. I den flerspråkiga övningen av CoNLL-2007 delade uppgiften (Nivre et al., 2007), vårt system får den bästa noggrannheten för engelska, och den näst bästa noggrannheten för baskiska och tjeckiska.
Vi använder faktormodellen REF som utgångspunkt för våra experiment, se.
Experiments with a Higher-Order Projective Dependency Parser
{'venue': '2007 Joint Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Computational Natural Language Learning (EMNLP-CoNLL)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}