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【24h】

Using Web-scale N-grams to Improve Base NP Parsing Performance

机译:使用Web级N-gram改善基本NP解析性能

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摘要

We use web-scale N-grams in a base NP parser that correctly analyzes 95.4% of the base NPs in natural text. Web-scale data improves performance. That is, there is no data like more data. Performance scales log-linearly with the number of parameters in the model (the number of unique N-grams). The web-scale N-grams are particularly helpful in harder cases, such as NPs that contain conjunctions.
机译:我们在基本NP解析器中使用网络级N-gram,它可以正确分析自然文本中95.4%的基本NP。 Web规模的数据可提高性能。也就是说,没有像更多数据这样的数据。性能随模型中参数的数量(唯一N-gram的数量)线性对数扩展。网络规模的N-gram在较困难的情况下(例如包含连词的NP)特别有用。

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