利用概率决策树微调细微的解析区分：以名词补语从句与关系从句中名词后“that”为例
计算与语言
2022-12-07 v1 信息检索
机器学习
摘要
在本文中，我们研究了两种不同的英语关系从句与名词补语从句解析方法，并为对应的that分别作为关系代词和补语化成分使用了不同的标记。我们采用一种算法，使用Universal Dependency对以GUM Treebank解析的语料进行重新标注。我们的第二个实验包括使用TreeTagger(一种概率决策树)来学习名词后“that”在补语与关系两种用法之间的区分。我们考察了训练集规模对TreeTagger准确率的影响，以及GUM Treebank文件对所考察的两种结构的代表性。我们讨论了这一区分可学习性的一些语言学与结构性原理。
引用
@article{arxiv.2212.02591,
title = {Fine-tuning a Subtle Parsing Distinction Using a Probabilistic Decision Tree: the Case of Postnominal "that" in Noun Complement Clauses vs. Relative Clauses},
author = {Zineddine Tighidet and Nicolas Ballier},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.02591},
year = {2022}
}
备注
Published in the ACL anthology, ALTA 2022