Del av tal (POS) är en oumbärlig egenskap vid tolkning av beroende. Nuvarande forskning modellerar oftast POS taggning och beroende tolkning självständigt. Detta kan ha felspridningsproblem. Våra experiment visar att tolkningsnoggrannheten sjunker med cirka 6% när man använder automatiska POS-taggar istället för guldtaggar. För att lösa denna fråga föreslår detta dokument en lösning genom att gemensamt optimera märkning och tolkning av beroende i en unik modell. Vi designar flera gemensamma modeller och deras motsvarande avkodningsalgoritmer för att införliva olika funktionsuppsättningar. Vi presenterar vidare en effektiv beskärningsstrategi för att minska sökområdet för kandidaten POS-taggar, vilket leder till en betydande förbättring av tolkningshastigheten. Experimentella resultat på kinesiska Penn Treebank 5 visar att våra gemensamma modeller avsevärt förbättrar den toppmoderna tolkningsnoggrannheten med cirka 1,5 %. Detaljerad analys visar att den gemensamma metoden kan välja sådana POS-taggar som är mer användbara och diskriminerande ur tolkningssynpunkt. Detta är den grundläggande orsaken till att man tolkar noggrannhetsförbättringar.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF tillämpade en gemensam modell för kinesisk POS-märkning och tolkning av beroende med hjälp av en grafbaserad modell och beskärningsmetod.
Joint Models for Chinese POS Tagging and Dependency Parsing
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}