Vi presenterar en strategi för grammatikinduktion som använder syntaktiska universaler för att förbättra beroendetolkning över en rad olika språk. Vår metod använder en enda uppsättning manuellt specificerade språkoberoende regler som identifierar syntaktiska beroenden mellan par av syntaktiska kategorier som ofta förekommer mellan olika språk. Under inferensen av den probabilistiska modellen, vi använder bakre förväntningar begränsningar för att kräva att en minsta andel av beroenden vi drar slutsatsen vara fall av dessa regler. Vi förfinar också automatiskt de syntaktiska kategorier som anges i vår grovt taggade inmatning. Över sex språk överträffar vårt tillvägagångssätt hjärtetillstånd oövervakade metoder med en betydande marginal.
REF utvidgade ytterligare denna idé genom att använda en enda uppsättning regler som globalt gäller för sex olika språk.
Using Universal Linguistic Knowledge to Guide Grammar Induction
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}