【24h】

Transforming Dependencies into Phrase Structures

机译:将依赖关系转换为短语结构

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摘要

We present a new algorithm for transforming dependency parse trees into phrase-structure parse trees. We cast the problem as structured prediction and learn a statistical model. Our algorithm is faster than traditional phrase-structure parsing and achieves 90.4% English parsing accuracy and 82.4% Chinese parsing accuracy, near to the state of the art on both benchmarks.
机译:我们提出了一种新的算法,用于将依赖解析树转换为短语结构解析树。我们将问题投射为结构化预测并学习统计模型。我们的算法比传统的短语结构解析速度快,并且达到了90.4%的英语解析准确度和82.4%的中文解析准确度,在两个基准上均接近最新水平。

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