tailieunhanh - Báo cáo khoa học: "Utilizing Dependency Language Models for Graph-based Dependency Parsing Models"

Most previous graph-based parsing models increase decoding complexity when they use high-order features due to exact-inference decoding. In this paper, we present an approach to enriching high-order feature representations for graph-based dependency parsing models using a dependency language model and beam search. The dependency language model is built on a large-amount of additional autoparsed data that is processed by a baseline parser. | Utilizing Dependency Language Models for Graph-based Dependency Parsing Models Wenliang Chen Min Zhangi and Haizhou Li Human Language Technology Institute for Infocomm Research Singapore wechen mzhang hli @ Abstract Most previous graph-based parsing models increase decoding complexity when they use high-order features due to exact-inference decoding. In this paper we present an approach to enriching high-order feature representations for graph-based dependency parsing models using a dependency language model and beam search. The dependency language model is built on a large-amount of additional autoparsed data that is processed by a baseline parser. Based on the dependency language model we represent a set of features for the parsing model. Finally the features are efficiently integrated into the parsing model during decoding using beam search. Our approach has two advantages. Firstly we utilize rich high-order features defined over a view of large scope and additional large raw corpus. Secondly our approach does not increase the decoding complexity. We evaluate the proposed approach on English and Chinese data. The experimental results show that our new parser achieves the best accuracy on the Chinese data and comparable accuracy with the best known systems on the English data. 1 Introduction In recent years there are many data-driven models that have been proposed for dependency parsing McDonald and Nivre 2007 . Among them graphbased dependency parsing models have achieved state-of-the-art performance for a wide range of languages as shown in recent CoNLL shared tasks Corresponding author 213 Buchholz and Marsi 2006 Nivre et al. 2007 . In the graph-based models dependency parsing is treated as a structured prediction problem in which the graphs are usually represented as factored structures. The information of the factored structures decides the features that the models can utilize. There are several previous studies that exploit high-order .

• Báo cáo khoa học
• Utilizing Dependency Language Models
• Graph based Dependency Parsing Models
• Wenliang Chen
• báo cáo khoa học
• báo cáo ngôn ngữ
• ngôn ngữ tự nhiên
• Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Kỹ thuật lập trình
• Mô hình ngôn ngữ
• Mô hình n gram
• Dịch máy
• Phương pháp dịch máy
• Hiểu ngôn ngữ
• Phân loại tin tự động
• Tạo chí tin học
• Điều khiển học
• Truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Phép dịch truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Truy vấn SQL
• Văn phạm ngữ nghĩa
• Xử lý nhập nhằng ngữ nghĩa
• Xử lý ngữ nghĩa
• Phân tích ngữ nghĩa
• Biểu diễn vị từ
• Thuộc tính về sự kiện
• Thuộc tính về sự kiện
• Xử lý ngôn ngữ
• Natural Language Processing
• Ngôn ngữ lập trình
• Nhập nhằng cấu trúc
• Tri thức về ngôn ngữ
• Mô hình ngôn ngữ Google Book N grams
• Mô hình ngôn ngữ KenLM
• Phương pháp làm mịn
• Bài toán PTCP
• Phân tích cú pháp
• Cấu trúc ngữ pháp
• Phân tích cú pháp xác suất
• CKY kết hợp xác suất
• Văn phạm phi ngữ cảnh xác suất
• Hình thái học
• Gán nhãn từ loại
• Ngôn ngữ tự nhiên trong dịch máy
• Hệ thống dịch máy
• Phương pháp xây dựng bảng từ
• Tác từ
• Conditional random fields
• Nhận dạng thực thể có tên
• Đối tượng vật lý trừu tượng
• Phân lớp văn bản
• Biểu diễn nhị phân
• Ma trận từ văn bản
• Wolfram Alpha
• Trích rút thông tin
• Phương pháp Snowball