Log-lineär parsing modeller tränas ofta genom att optimera sannolikheten, men vi skulle föredra att optimera för en uppgift-specifik metrisk som FMeasure. Softmax-marginal är ett konvext mål för sådana modeller som minimerar en förväntad risk för en given förlustfunktion, men dess naiva tillämpning kräver förlust att bryta över den förutsagda strukturen, vilket inte är fallet med F-åtgärd. Vi använder softmaxmargin för att optimera en log-lineär CCG-tolk för en mängd olika förlustfunktioner, och demonstrera en ny dynamisk programmeringsalgoritm som gör det möjligt för oss att använda den med F-mätning, vilket leder till betydande framsteg i noggrannhet på CCGBank. När vi inbäddar vår förlust-tränade parser i en större modell som inkluderar supertagging funktioner inkorporerade via trosutbredning, får vi ytterligare förbättringar och uppnå en märkt/omärkt beroende F-mått på 89,3%/94,0% på guld del-av-tal taggar, och 87,2%/92,8% på automatisk del-av-tal taggar, de bästa rapporterade resultaten för denna uppgift.
REF optimerade C&C-tolken för F-åtgärd.
Training a Log-Linear Parser with Loss Functions via Softmax-Margin
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}