Vi undersöker effektiviteten av självträning PCFG grammatik med latenta annoteringar (PCFG-LA) för tolkning av språk med olika mängder märkta träningsdata. Jämfört med Charniaks lexikaliserade parser, var PCFG-LA parser mer effektivt anpassad till ett språk för vilket tolkning har varit mindre väl utvecklad (dvs. kinesiska) och gynnas mer av självträning. Vi visar för första gången att självträning kan avsevärt förbättra prestandan hos PCFG-LA-tolken, en enda generativ parser, på både små och stora mängder märkta träningsdata. Vår strategi leder till en toppmodern tolkningsnoggrannhet för en enda tolk på både engelska (91,5 %) och kinesiska (85,2 %).
Ref kombinerade självträning till en PCFG-LA-baserad parser både för engelska och kinesiska.
Self-Training PCFG Grammars with Latent Annotations Across Languages
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}