Vi presenterar en enkel, men förvånansvärt effektiv, metod för självträning en tvåfas parser-reranker system med hjälp av lättillgängliga omärkta data. Vi visar att denna typ av bootstraping är möjligt för parsing när bootstrappa parses bearbetas av en diskriminerande reranker. Vår förbättrade modell uppnår en f - score på 92,1%, en absolut 1,1% förbättring (12% felreduktion) jämfört med det tidigare bästa resultatet för Wall Street Journal tolkning. Slutligen tillhandahåller vi en del analyser för att bättre förstå fenomenet.
Till exempel föreslog Ref en enkel metod för självutbildning ett tvåfasparser-rerankersystem med hjälp av NANC.
Effective Self-Training For Parsing
{'venue': 'Human Language Technology Conference And Meeting Of The North American Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}