Vi presenterar en datadriven variant av LR-algoritmen för beroendetolkning, och utökar den med en första sökning efter probabilistisk generaliserad LR-beroendetolkning. Parseråtgärder bestäms av en klassificerare, baserat på funktioner som representerar det aktuella tillståndet för parsern. Vi tillämpar detta tolkningsramverk på båda spåren av CoNLL 2007 gemensamma uppgift, i varje fall att dra nytta av flera modeller utbildade med olika elever. I det flerspråkiga spåret utbildar vi tre LR-modeller för vart och ett av de tio språken, och kombinerar de analyser som erhållits med varje enskild modell med en maximal trädröstningsplan. I domänanpassningsspåret använder vi två modeller för att tolka omärkta data i måldomänen för att komplettera den märkta out-ofdomain utbildningen, i ett system som liknar en iteration av co-utbildning.
REF tillämpade standardmetoden för samutbildning vid tolkning av beroende.
Dependency Parsing and Domain Adaptation with LR Models and Parser Ensembles
{'venue': '2007 Joint Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Computational Natural Language Learning (EMNLP-CoNLL)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}