Vi föreslår det första genomförandet av en oändlig generativ beroendemodell. Modellen är baserad på en ny rekursiv neural nätverk arkitektur, Inside-Outside Recursive Neural Network. Denna arkitektur gör det möjligt för information att flöda inte bara bottom-up, som i traditionella rekursiva neurala nätverk, men också topdown. Detta uppnås genom att datorinnehåll samt sammanhangsrepresentationer för alla beståndsdelar, och låta dessa representationer interagera. Experimentella resultat på den engelska delen av Universal Dependency Treebank visar att den oändliga ordningsmodellen uppnår en perplexitet sju gånger lägre än den traditionella tredje ordningens modell genom att räkna, och tenderar att välja mer exakta parser i k-bästa listor. Dessutom ger omplacering med denna modell toppmoderna omärkta fästen poäng och omärkta exakta matchpoäng.
Inside-Outside Recursive Neural Network Arkitekturen och algoritmen som infördes av Le och Zuidema REF tillåter information att flöda inte bara bottom-up, som i traditionella rekursiva neurala nätverk, men top-down också.
The Inside-Outside Recursive Neural Network model for Dependency Parsing
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}