优化句法分析中的谱学习

我们描述了一种搜索算法，用于在使用谱方法估计隐变量 PCFG 时优化隐状态数量。我们的结果表明，与普遍认为的 L-PCFG 中每个非终结符的隐状态数量可以孤立地通过谱方法决定的看法相反，如果在全局优化每个非终结符的隐状态数量的同时考虑不同非终结符之间的相互作用，则句法分析结果会显著改善。此外，我们对谱算法在八种形态丰富的语言上进行了实证分析：巴斯克语、法语、德语、希伯来语、匈牙利语、韩语、波兰语和瑞典语。结果表明，对于这些语言，我们的估计方法始终优于或接近于由粗到细的期望最大化技术。