Vi studerar en formalisering av grammatikinduktionsproblem som modellerar meningar som genereras av en sammansatt probabilistisk kontextfri grammatik. I motsats till traditionella formuleringar som lär sig en enda stokastisk grammatik, våra kontextfria regelsannolikheter moduleras av en per-sentens kontinuerlig latent variabel, som framkallar marginella beroenden bortom de traditionella kontextfria antagandena. Inferens i denna grammatik utförs av kollapsade variationsinferens, där en amorterad variationsbaksida placeras på den kontinuerliga variabeln, och latenta träd marginaliseras med dynamisk programmering. Experiment på engelska och kinesiska visar effektiviteten i vårt tillvägagångssätt jämfört med senaste state-of-the-art metoder för grammatikinduktion från ord med neurala språkmodeller. Sanjeev Arora, Nadav Cohen och Elad Hazan. År 2018.............................................................................................................
Compound PCFG REF uppnår grammatikinduktion genom att maximera den marginella sannolikheten för meningar som genereras av en probabilistisk kontextfri grammatik (PCFG) i en corpus.
Compound Probabilistic Context-Free Grammars for Grammar Induction
{'venue': 'Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics', 'journal': 'Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}