En av de mest komplexa syntaktiska representationer som används i beräkningslingvistik och NLP är okontinuerliga konstituerande träd, avgörande för att representera alla grammatiska fenomen språk som tyska. Den senaste tidens framsteg när det gäller tolkning av beroende har visat att Pointer Networks utmärker sig när det gäller att på ett effektivt sätt tolka syntaktiska relationer mellan ord i en mening. Denna typ av sekvens-till-sekvens modeller uppnå enastående noggrannhet i att bygga icke-projektiva beroende träd, men dess potential har ännu inte bevisats på en svårare uppgift. Vi föreslår en ny neural nätverk arkitektur som, med hjälp av Pointer Networks, kan generera de mest korrekta icke-kontinuerliga beståndsdelar representationer hittills, även utan behovet av Del-av-Speech taggning information. För att göra det modellerar vi internt okontinuerliga strukturer som utökade icke-projektiva beroendestrukturer. Genom det föreslagna tillvägagångssättet uppnås de senaste resultaten av de två allmänt använda NEGRA- och TIGER-riktmärkena, som med bred marginal överträffar det tidigare arbetet.
Samma minskning har också använts i en sekvens-till-sekvens ram REF.
Discontinuous Constituent Parsing with Pointer Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}