Exakt poängsättning av syntaktiska strukturer såsom head-modifier bågar i beroende tolkning kräver vanligtvis rika, högdimensionella funktioner representationer. En liten delmängd av sådana funktioner väljs ofta manuellt. Detta är problematiskt när funktioner saknar tydlig språklig betydelse som i inbäddningar eller när informationen blandas över funktioner. I det här dokumentet använder vi tensorer för att kartlägga högdimensionella vektorer till lågdimensionella representationer. Vi behåller uttryckligen parametrarna som en lågvärdig tensor för att få lågdimensionella representationer av ord i deras syntaktiska roller, och för att utnyttja modularitet i tensoren för enkel utbildning med online-algoritmer. Vår tolk överträffar konsekvent Turbo och MST tolkar över 14 olika språk. Vi får också de bästa publicerade UAS resultat på 5 språk. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
REF använder trevägs tensorer för att få en lågdimensionell ingångsrepresentation optimerad för tolkning av prestanda.
Low-Rank Tensors for Scoring Dependency Structures
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}