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Simple Robust Grammar Induction with Combinatory Categorial Grammars

机译:组合分类语法的简单鲁棒语法归纳

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摘要

We present a simple EM-based grammar induction algorithm for Combinatory Categorial Grammar (CCG) that achieves state-of-the-art performance by relying on a minimal number of very general linguistic principles. Unlike previous work on unsupervised parsing with CCGs, our approach has no prior language-specific knowledge, and discovers all categories automatically. Additionally, unlike other approaches, our grammar remains robust when parsing longer sentences, performing as well as or better than other systems. We believe this is a natural result of using an expressive grammar formalism with an extended domain of locality.
机译:我们提出了一种用于组合分类语法(CCG)的简单的基于EM的语法归纳算法,该算法通过依靠最少数量的非常通用的语言原理来实现最先进的性能。与先前有关使用CCG进行无监督解析的工作不同,我们的方法没有事先特定于语言的知识,并且会自动发现所有类别。此外,与其他方法不同,我们的语法在分析较长的句子时仍然保持鲁棒性,其性能优于或优于其他系统。我们认为,这是使用表达语法形式主义和局部扩展域的自然结果。

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