Många NLP uppgifter gör förutsägelser som i sig är kopplade till syntaktiska relationer, men för många språk de resurser som krävs för att tillhandahålla sådana syntaktiska annoteringar är otillgängliga. För andra är det oklart exakt hur mycket av de syntaktiska kommentarerna som effektivt kan utnyttjas med nuvarande modeller, och vilka strukturer i de syntaktiska träden som är mest relevanta för den aktuella uppgiften. Vi föreslår en ny metod som undviker behovet av syntaktiskt kommenterade data när man förutsäger en relaterad NLP-uppgift. Vår metod par latenta syntaktiska representationer, begränsad till att bilda giltiga beroende grafer eller valmanstolkar, med förutsägelse uppgift via specialiserade faktorer i ett Markov slumpmässigt fält. Vid både träning och testtid marginaliserar vi över denna dolda struktur och lär oss de optimala latenta representationerna för problemet. Resultat visar att detta tillvägagångssätt ger betydande vinster över en syntaktiskt oinformerad baslinje, outperforming modeller som observerar syntax på en engelsk relation extraktion uppgift, och utför jämförbara med dem i semantiska rollmärkning.
REF marginalisera över latenta syntaktiska beroendetolkar.
Improving NLP through Marginalization of Hidden Syntactic Structure
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}