直达树结构:基于神经句法距离的 constituency 解析
计算与语言
2018-06-13 v1 人工智能
机器学习
摘要
在这项工作中,我们提出了一种新颖的 constituency 解析方案。该模型为输入句子中的每个切分位置预测一个实值标量向量,称为句法距离。句法距离指定了在以自顶向下方式递归划分输入时选择切分点的顺序。与传统的 shift-reduce 解析方案相比,我们的方法避免了错误累积的潜在问题,同时更快且更易于并行化。我们的模型在 PTB 数据集中于单模型判别性解析器中取得了有竞争力的性能,并在 CTB 数据集中优于先前的模型。
引用
@article{arxiv.1806.04168,
title = {Straight to the Tree: Constituency Parsing with Neural Syntactic Distance},
author = {Yikang Shen and Zhouhan Lin and Athul Paul Jacob and Alessandro Sordoni and Aaron Courville and Yoshua Bengio},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.04168},
year = {2018}
}
备注
Published at ACL2018