Naturlig språktolkning har vanligtvis gjorts med små uppsättningar av diskreta kategorier som NP och VP, men denna representation fångar inte den fullständiga syntaktiska eller semantiska rikedomen av språkliga fraser, och försök att förbättra på detta genom att lexikalisera fraser eller dela kategorier endast delvis ta itu med problemet på bekostnad av enorma funktionsutrymmen och gleshet. Istället introducerar vi en Compositional Vector Grammar (CVG), som kombinerar PCFGs med en syntaktiskt obundna rekursiva neurala nätverk som lär sig syntakto-semantiska, kompositionella vektor representationer. CVG förbättrar PCFG i Stanford Parser med 3,8% för att få en F1-poäng på 90,4%. Det är snabbt att träna och implementeras ungefär som en effektiv omrankning är det ca 20% snabbare än den nuvarande Stanford factored parser. CVG lär sig ett mjukt begrepp om huvudord och förbättrar prestandan på de typer av tvetydigheter som kräver semantisk information såsom PP-bilagor.
REF byggde ett rekursivt neuralt nätverk för tolkning av beståndsdelar.
Parsing with Compositional Vector Grammars
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}