Abstrakt. I den här artikeln ger vi en studie om användningen av trädkärnor för att koda syntaktisk tolkning av information i naturlig språkinlärning. I synnerhet föreslår vi en ny konvolutionskärna, nämligen kärnan Partial Tree (PT), för att fullt ut utnyttja beroendeträd. Vi föreslår också en effektiv algoritm för dess beräkning som är futhermore sped-up genom att tillämpa valet av träd noder med icke-null kärna. Experimenten med Support Vector Machines om uppgiften med semantisk rollmärkning och frågeklassificering visar att (a) kärnans körtid är linjär i genomsnitt fallet och (b) PT-kärnan förbättras på de andra trädkärnorna när den tillämpas på lämplig tolkningsparadigm.
REF föreslog en partiell trädkärna som ger flexibilitet i matchande understrukturer för träd.
Efficient convolution kernels for dependency and constituent syntactic trees
{'venue': 'In European Conference on Machine Learning (ECML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}