Bred täckning annoterade trädbankar som behövs för att utbilda tolkar finns inte för många resursfattiga språk. Den breda tillgängligheten av parallelltext och exakta tolkar på engelska har öppnat upp möjligheten av grammatikinduktion genom partiell överföring över bitext. Vi anser generativa och diskriminerande modeller för beroende grammatik induktion som använder ordnivå anpassningar och en källkod språktolk (engelska) för att begränsa utrymmet för möjliga målträd. Till skillnad från tidigare strategier, kräver vårt ramverk inte fullständiga projicerade parser, vilket tillåter partiell, ungefärlig överföring genom linjära förväntningar begränsningar på utrymmet för fördelningar över träd. Vi överväger flera typer av begränsningar som sträcker sig från generiskt beroendebevarande till språkspecifika annoteringsregler för extra verbanalys. Vi utvärderar vår strategi för bulgariska och spanska CoNLL delade uppgiftsdata och visar att vi konsekvent överträffar oövervakade metoder och kan överträffa övervakat lärande för begränsade utbildningsdata.
Vi utvärderade vårt system (avsnitt 5) på bulgariska och spanska prognostiserade beroendedata som används i REF ) för jämförelse.
Dependency Grammar Induction via Bitext Projection Constraints
{'venue': 'ACL-IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}