Vi föreslår en lösning på annotations flaskhalsen för statistisk tolkning, genom att utnyttja den lexikaliserade karaktären av kombinatoriska Categorial Grammar (CCG). Tolkningsmodellen använder predikat-argument beroenden för utbildning, som härrör från sekvenser av CCG lexical kategorier snarare än full härledning. En enkel metod används för att extrahera beroenden från lexikala kategorisekvenser, vilket resulterar i hög precision, men ofullständig och bullriga data. Modellen för tolkning av beroendet av Clark och Curran (2004b) utvidgas för att utnyttja dessa partiella träningsdata. Anmärkningsvärt nog är noggrannheten hos den tolk som är utbildad på data som enbart härrör från kategorisekvenser bara 1,3 % sämre när det gäller F-poäng än tolken som är utbildad på kompletta beroendestrukturer.
REF föreslår att man utbildar en kombinatorisk grammartolk med hjälp av delvis märkta data som endast innehåller beroenden av predikatargument.
Partial Training For A Lexicalized-Grammar Parser
{'venue': 'Human Language Technology Conference And Meeting Of The North American Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}