Vi föreslår en ny omplaceringsmetod för att förlänga en deterministisk neurala beroendetolk. Olika till konventionella k-bästa omplacering, den föreslagna modellen integrerar sökning och lärande genom att använda en dynamisk åtgärd revidera processen, med hjälp av omrankning modell för att vägleda modifiering för basutgångar och att omrangera kandidaterna. Den dynamiska omklassningsmodellen uppnår en absolut 1,78% noggrannhetsförbättring jämfört med den deterministiska baslinjetolken på PTB, som är den högsta förbättringen av neurala omklassare i litteraturen.
Zhou m.fl. I REF infördes en modell där man utnyttjar en dynamisk process för översyn av åtgärder för att integrera sökande och lärande, där en ny rangordningsmodell styr översynen och valet av kandidater.
A Search-Based Dynamic Reranking Model for Dependency Parsing
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}