Vi presenterar en enkel men mycket effektiv strategi för att identifiera högkvalitativa data i bullriga datamängder för strukturerade problem som tolkning, genom att girigt utnyttja partiella strukturer. Vi analyserar vårt förhållningssätt i en notation projektion ram för beroende träd, och visar hur beroendetolkar från två olika paradigm (graf-baserade och övergångs-baserade) kan tränas på de resulterande trädfragment. Vi utbildar tolker för holländska för att utvärdera vår metod och för att undersöka i vilken grad grafbaserade och övergångsbaserade tolkar kan dra nytta av ofullständiga träningsdata. Vi finner att partiell korrespondens projicering ger upphov till parsers som överträffar parsers utbildade på aggressivt filtrerade datamängder, och uppnå omärkt fastsättning poäng som ligger bara 5% bakom den genomsnittliga UAS för holländska i CoNLL-X Delad uppgift om övervakad tolkning (Buchholz och Marsi, 2006).
I Ref föreslogs en liknande metod som tränar både grafbaserade och övergångsbaserade beroendetolkar på de delvis projicerade träden.
Data-Driven Dependency Parsing of New Languages Using Incomplete and Noisy Training Data
{'venue': 'CoNLL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}