基于左关语言模型的概率解析
cmp-lg
2007-05-23 v1 计算与语言
摘要
我们介绍了一种基于概率化左关解析器的新型解析器。左关策略吸引人的原因在于，规则概率可以同时以自上而下的目标和自下而上的推导为条件。我们发展了其理论基础，并解释了如何从分析后的数据中诱导语法。我们表明，左关方法在使用从 Penn Treebank 派生的语法对 Wall Street Journal 进行解析时，优于简单的自上而下概率上下文无关文法。我们还得出结论，Penn Treebank 由于其括号结构的平坦性以及其诱导语法的明显过生成和欠生成，提供的测试环境相对较弱。
引用
@article{arxiv.cmp-lg/9711003,
title = {Probabilistic Parsing Using Left Corner Language Models},
author = {Christopher D. Manning and Bob Carpenter},
journal= {arXiv preprint arXiv:cmp-lg/9711003},
year = {2007}
}
备注
12 pages, uses iwpt97.sty