I detta dokument tittar vi på att jämföra hög noggrannhet sammanhangsfri parser med hög noggrannhet ändliga-state (shallow) parsers på flera ytliga parsing uppgifter. Vi visar att tidigare rapporterade jämförelser kraftigt underskattade prestandan för kontextfria tolkar för dessa uppgifter. Vi visar också att kontextfria tolkar effektivt kan träna på relativt lite träningsdata, och är mer robusta till domänskifte för ytliga tolkuppgifter än vad som tidigare rapporterats. Slutligen konstaterar vi att en kombination av resultat från kontextfria och ändliga tillståndstolkar ger mycket högre resultat än de tidigare bäst publicerade resultaten, på flera gemensamma uppgifter. Även om effektivitetsvinsten av finita-state modeller är ovedersäglig, de resultat som presenteras här visar att motsvarande kostnad i noggrannhet är högre än tidigare trott.
I det övervakade riket jämför REF kontextfria tolkar med partiella tolkningsmetoder i det finita tillståndet.
Comparing And Combining Finite-State And Context-Free Parsers
{'venue': 'Human Language Technology Conference And Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}