用于并列边界预测的神经网络
计算与语言
2016-10-14 v1
摘要
我们提出了一种基于神经网络的并列边界预测模型。该网络被设计为融合两个信号：并列成分之间的相似性，以及用某个并列成分替换整个并列短语往往能产生连贯句子的观察。该建模利用了多个 LSTM 网络。该模型仅在 Treebank 中的连词标注上进行训练，不使用外部资源。我们展示了在 PTB 上预测并列边界相比两种 state-of-the-art 解析器有所提升，并在 Genia 语料库上相比先前的并列边界预测系统也有所改进。
引用
@article{arxiv.1610.03946,
title = {A Neural Network for Coordination Boundary Prediction},
author = {Jessica Ficler and Yoav Goldberg},
journal= {arXiv preprint arXiv:1610.03946},
year = {2016}
}
备注
EMNLP 2016