Detta papper definierar en generativ probabilistisk modell av parseträd, som vi kallar PCFG-LA. Denna modell är en förlängning av PCFG där icke-terminala symboler förstärks med latenta variabler. Finkorniga CFG-regler induceras automatiskt från en tolkad corpus genom att träna en PCFG-LA-modell med hjälp av en EM-algoritm. Eftersom exakt tolkning med en PCFG-LA är NP-hård, beskrivs och jämförs flera approximationer empiriskt. I experiment med Penn WSJ corpus gav vår automatiskt utbildade modell en prestanda på 86,6% (F¥, meningar 40 ord), vilket är jämförbart med en olexikaliserad PCFG parser som skapats med hjälp av omfattande manuell funktionsval.
I REF kompletteras icke-terminaler i en standard PCFG-modell med latenta variabler.
Probabilistic CFG With Latent Annotations
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}