Vi tar upp frågan om att använda heterogena trädbankar för tolkning genom att dela upp det i två subproblem, omvandla grammatikformalismer hos trädbankarna till samma, och tolka på dessa homogena trädbankar. Först föreslår vi att använda en iterativt utbildad grammatiktolk för att utföra grammatikformalism konvertering, eliminera fördefinierade heuristiska regler som krävs i tidigare metoder. Sedan tillhandahåller vi två strategier för att förfina konverteringsresultat, och anta en corpus viktningsteknik för tolkning på homogena trädbankar. Resultat på Penn Treebank visar att vår konverteringsmetod uppnår 42% felreduktion jämfört med det tidigare bästa resultatet. Utvärdering på Penn Chinese Treebank visar att en konverterad beroende trädbank hjälper valkrets tolkning och användningen av omärkta data genom självutbildning ytterligare ökar tolkning f-score till 85,2%, vilket resulterar i 6% felminskning jämfört med föregående bästa resultat.
REF försökte utnyttja heterogena Treebanks för tolkning.
Exploiting Heterogeneous Treebanks for Parsing
{'venue': 'ACL-IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}