Vi introducerar återkommande neurala nätverk grammatiker, probabilistiska modeller av meningar med uttrycklig frasstruktur. Vi förklarar effektiva slutledningsförfaranden som gör det möjligt att tillämpa både tolkning och språkmodellering. Experiment visar att de ger bättre tolkning på engelska än någon enskild tidigare publicerad övervakad generativ modell och bättre språkmodellering än toppmoderna sekventiella RNN på engelska och kinesiska.
Dessutom föreslog Ref en generativ språkmodell med uttrycklig frasstruktur.
Recurrent Neural Network Grammars
{'venue': 'Proceedings of the 2016 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies', 'journal': 'Proceedings of the 2016 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}