通过建模潜在词内结构实现字级中文依存句法分析

由于缺乏明确的词边界，揭示中文句子的句法结构对词级解析器构成了重大挑战。为了促进从词级到字级中文依存句法分析的转变，本文提出对词内的潜在内部结构进行建模。通过这种方式，每个词级依存树被解释为字级树的森林。实现了一种受约束的Eisner算法以确保字级树的兼容性，保证词内结构具有单一根节点，并在这些根节点之间建立词间依存关系。在中文树库上的实验表明，我们的方法优于流水线框架和之前的联合模型。详细分析表明，由粗到细的解析策略使模型能够预测更具语言学合理性的词内结构。