Coarse-to-fine inference har visat sig vara en robust approximativ metod för att förbättra effektiviteten hos strukturerade förutsägelser modeller samtidigt som deras noggrannhet bevaras. Vi föreslår en multi-pass grov-till-fin arkitektur för beroende tolkning med linjär-tid vinstockar beskärning och strukturerade förutsägelser kaskader. Våra första-, andra- och tredje ordningen modeller uppnå noggrannhet jämförbar med de av deras obestrålade motsvarigheter, samtidigt utforska endast en bråkdel av sökområdet. Vi observerar upphastigheter på upp till två storleksordningar jämfört med omfattande sökningar. Vår beskurna tredje-order-modell är dubbelt så snabb som en obearbetad första-order-modell och jämförs också gynnsamt med en toppmodern övergångsbaserad tolk för flera språk.
I REF föreslogs en multi-pass grov-till-fin metod där en grov modell användes för att beskära sökutrymmet för att göra slutsatsen med upp till tredje ordningens funktioner praktiskt.
Vine Pruning for Efficient Multi-Pass Dependency Parsing
{'venue': 'NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}