Vi studerar multi-source överföring tolkning för resursfattiga målspråk; särskilt metoder för målspråk anpassning av delexicalized discriminative graf-baserade beroendetolkar. Vi visar först hur nya insikter om selektiv parameterdelning, baserat på typologiska och språk-familjefunktioner, kan tillämpas på en discriminativ parser genom att noggrant sönderdela sina modellfunktioner. Vi visar sedan hur tolken kan relexicalized och anpassas med hjälp av omärkta målspråksdata och en inlärningsmetod som kan införliva olika kunskapskällor genom tvetydiga märkningar. I det senare scenariot utnyttjar vi två kunskapskällor: bågens marginaler som härrör från bastolken i en självträningsalgoritm, och bågens förutsägelser från flera överföringstolkar i en ensembleträningsalgoritm. Vår slutliga modell överträffar toppmodernheten i multi-source överföring tolkning på 15 av 16 utvärderade språk.
REF antar omärkta målspråksdata och en inlärningsmetod som kan innehålla olika kunskapskällor genom tvetydig märkning för överföringstolkning.
Target Language Adaptation of Discriminative Transfer Parsers
{'venue': 'NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}