Statistiska tolkar utbildade och testade på Penn Wall Street Journal (WSJ) trädbank har visat stora förbättringar under de senaste 10 åren. En stor del av denna förbättring grundar sig dock på ett ständigt ökande antal funktioner som ska tränas på (vanligtvis) uppgifterna från WSJ:s trädbank. Detta har lett till oro för att sådana tolker kan vara alltför finjusterade till denna corpus på bekostnad av portabilitet till andra genrer. Sådana bekymmer är förtjänta. Standarden "Charniak parser" kontrollerar in på en märkt precisionsrecall f -mått på 89,7% på Penn WSJ testuppsättningen, men endast 82,9% på testuppsättningen från Brown Treebank corpus. Den här tidningen borde dämpa dessa rädslor. I synnerhet visar vi att den omplaceringstolk som beskrivs i Charniak och Johnson (2005) förbättrar prestandan hos parsern på Brown till 85,2 %. Dessutom ökar användningen av de självträningsmetoder som beskrivs i (McClosky et al., 2006 ) detta till 87,8% (en felreduktion på 28%) igen utan någon användning av märkta Brown data. Detta är anmärkningsvärt eftersom utbildning parser och reranker på märkta Brown data uppnår endast 88,4%.
REF använder självträning i kombination med PCFG-tolk och omplacering.
Reranking And Self-Training For Parser Adaptation
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics And Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}