Traditionella syntaxmodeller utnyttjar vanligtvis del-of-tal (POS) information genom att konstruera funktioner från handjusterade mallar. Vi visar att ett bättre tillvägagångssätt är att använda POS-taggar som en regularizer av lärda representationer. Vi föreslår en enkel metod för att lära sig en staplad pipeline av modeller som vi kallar "stack-propagation." Vi tillämpar detta på beroendetolkning och märkning, där vi använder det dolda lagret av taggernätet som en representation av inmatningspolletterna för parsern. Vid testtillfället kräver inte vår tolk förutsagda POS-taggar. På 19 språk från de universella beroendena är vår metod 1,3 % (absolut) mer exakt än en toppmodern grafbaserad metod och 2,7 % mer exakt än den mest jämförbara giriga modellen.
Nyligen föreslog Ref en stack-förökningsmodell för att lära sig en staplad pipeline av POS-märkning och tolkning av beroende.
Stack-propagation: Improved Representation Learning for Syntax
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}