Vi kopplar ihop två scenarier i strukturerat lärande: att anpassa en tolk tränad på en corpus till en annan annotation stil, och projicera syntaktiska annoteringar från ett språk till ett annat. Vi föreslår kvasisynkron grammatik (QG) funktioner för dessa strukturerade lärande uppgifter. Det vill säga, vi gör en anpassad par av källa och mål träd baserat på lokala egenskaper hos träden och anpassningen. Vår kvasisynkrona modell tilldelar varje justering av träd en positiv sannolikhet, i motsats till en synkron grammatik, som skulle insistera på någon form av strukturell parallellism. I enspråkig beroendetolk anpassning, vi uppnå hög noggrannhet i att översätta bland flera annotering stilar för samma mening. När det gäller det svårare problemet med crosslingual parser projicering lär vi oss en beroendetolk för ett målspråk genom att använda tvåspråkig text, en engelsk parser och automatiska ordanpassningar. Våra experiment visar att oövervakad QG-projektion förbättrar på tolkar tränas med endast högprecision projicerade annoteringar och långt överträffar, med mer än 35% absolut beroende noggrannhet, lära sig en oövervakad parser från rå målspråkstext ensam. När det finns några få parsträd på målspråket ger projektionen ett uppsving som motsvarar en fördubbling av antalet målspråksträd. * Den första författaren vill tacka Center for Intelligent Information Retrieval på UMass Amherst. Vi vill också tacka Noah Smith och Rebecca Hwa för hjälpsamma diskussioner och anonyma granskare för deras förslag för att förbättra tidningen.
I REF föreslås effektiva QG-funktioner för parseranpassning och projektion.
Parser Adaptation and Projection with Quasi-Synchronous Grammar Features
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}