Detta papper undersöker perceptron träning för en bred täckning CCG parser och jämför perceptron med en log-linjär modell. CCG-tolken använder en fras-struktur tolkning modell och dynamisk programmering i form av Viterbi algoritm för att hitta den högsta scoring härledning. Svårigheten att använda perceptronet för en fras-struktur tolkning modell är behovet av en effektiv dekoder. Vi utnyttjar CCG:s lexikaliserade natur genom att använda en finit-state supertagger för att göra mycket av tolkningsarbetet, vilket resulterar i en mycket effektiv dekoder. Perceptronet presterar såväl som den log-linjära modellen; det tränar på några timmar på en enda maskin; och det kräver bara några hundra MB RAM för praktisk träning jämfört med 20 GB för den log-linjära modellen. Vi undersöker också i vilken ordning utbildningsexempelen presenteras för online-perceptroninläraren, och finner att ordern inte påverkar resultaten i någon större utsträckning.
De REF ) använde också perceptronalgoritmen för att träna en CCG parser.
Perceptron Training for a Wide-Coverage Lexicalized-Grammar Parser
{'venue': 'Workshop on Deep Linguistic Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}