I detta dokument presenteras ett enkelt och effektivt tillvägagångssätt för att förbättra tolkningen av beroendet genom att använda underträd från automatisk tolkning av data. Först använder vi en baslinjetolk för att tolka storskaliga oannoterade data. Sedan extraherar vi delträd från beroendeförädlarträd i den autoparserade datan. Slutligen konstruerar vi nya subtree-baserade funktioner för tolkning av algoritmer. För att visa hur effektivt vårt föreslagna tillvägagångssätt är presenterar vi de experimentella resultaten på den engelska Penn Treebank och den kinesiska Penn Treebank. Dessa resultat visar att vår strategi avsevärt överträffar baslinjesystemen. Och, det uppnår den bästa noggrannheten för de kinesiska uppgifterna och en noggrannhet som är konkurrenskraftig med de mest kända systemen för de engelska uppgifterna.
REF genererar subtree-baserade funktioner som liknar våra.
Improving Dependency Parsing with Subtrees from Auto-Parsed Data
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}