Detta dokument beskriver en empirisk studie av högpresterande beroendetolkar baserat på en halvövervakad inlärningsmetod. Vi beskriver en utvidgning av delvis övervakade strukturerade villkorade modeller (SS-SCM) till beroende tolkningsproblem, vars ram ursprungligen föreslås i (Suzuki och Isozaki, 2008). Dessutom inför vi två förlängningar relaterade till beroendetolkning: Den första förlängningen är att kombinera SS-SCM med en annan halvövervakad metod, som beskrivs i (Koo et al., 2008). Den andra utvidgningen är att tillämpa metoden för andra ordningens tolkningsmodeller, såsom de som beskrivs i (Carreras, 2007), med hjälp av en semi-övervakad inlärningsmetod i två steg. Vi visar effektiviteten av våra föreslagna metoder på beroende tolkning experiment med hjälp av två allmänt använda testsamlingar: Penn Treebank för engelska, och Prag Dependency Treebank för tjeckiska. Våra bästa resultat på testdata i ovanstående datauppsättningar uppnår 93,79% föräldra-prediction noggrannhet för engelska, och 88,05% för tjeckiska.
REF anpassade en semi-övervakad strukturerad villkorsmodell (SS-SCM) till tolkning av beroende.
An Empirical Study of Semi-supervised Structured Conditional Models for Dependency Parsing
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}