De flesta tidigare grafbaserade parsing modeller ökar avkodning komplexiteten när de använder högorder funktioner på grund av exakt-inference avkodning. I detta dokument presenterar vi en strategi för att berika högorderfunktionsrepresentationer för grafbaserade beroendetolkade modeller med hjälp av en beroendespråksmodell och strålsökning. Den beroende språkmodellen bygger på en stor mängd ytterligare autoparserade data som behandlas av en baslinjetolk. Baserat på modellen för beroendespråk representerar vi en uppsättning funktioner för tolkningsmodellen. Slutligen integreras funktionerna effektivt i tolkningsmodellen vid avkodning med hjälp av strålsökning. Vår strategi har två fördelar. För det första använder vi rika high-order funktioner definierade över en vy över stora omfattning och ytterligare stora råa corpus. För det andra ökar inte vår strategi avkodningskomplexiteten. Vi utvärderar det föreslagna tillvägagångssättet för engelska och kinesiska data. De experimentella resultaten visar att vår nya tolk uppnår den bästa noggrannheten på kinesiska data och jämförbar noggrannhet med de mest kända systemen på engelska data.
I REF föreslogs ett tillvägagångssätt för att representera högorderfunktioner för grafbaserade modeller för tolkning av beroende med hjälp av en språkmodell för beroende och strålsökning.
Utilizing Dependency Language Models for Graph-based Dependency Parsing Models
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}