Vi presenterar en modell för mening kompression som använder en diskriminerande stor marginal lärande ram tillsammans med en ny funktion som definieras på komprimerade bigrams samt djupa syntaktiska representationer som tillhandahålls av hjälpberoende och fras-struktur parsers. Parsrarna är utbildade utanför domänen och innehåller en betydande mängd buller. Vi hävdar att den diskriminerande karaktären av inlärningsalgoritmen gör det möjligt för modellen att lära sig vikter i förhållande till alla buller i funktionen inställd för att optimera komprimering noggrannhet direkt. Detta skiljer sig från nuvarande toppmoderna modeller (Knight och Marcu, 2000) som behandlar bullriga parsträd, för både komprimerade och okomprimerade meningar, som guldstandard vid beräkning av modellparametrar.
REF presenterade en discriminativ ram för storskaligt lärande i kombination med en funktionsuppsättning och syntaktiska representationer för komprimering av meningar.
Discriminative Sentence Compression With Soft Syntactic Evidence
{'venue': 'Conference Of The European Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}