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【2h】

Deep Contextualized Word Embeddings in Transition-Based and Graph-Based Dependency Parsing - A Tale of Two Parsers Revisited

机译：基于转换和基于图形的依赖性解析的深层语境化词嵌入 - 重新审视两个解析器的故事

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Artur Kulmizev; Miryam de Lhoneux; Johannes Gontrum; Elena Fano; Joakim Nivre;
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年度 2019
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1. Deep Contextualized Word Embeddings for Universal Dependency Parsing [J] . Liu Yijia, Che Wanxiang, Wang Yuxuan, ACM transactions on Asian language information processing . 2020,第1期

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2. Transition-Based Korean Dependency Parsing Using Hybrid Word Representations of Syllables and Morphemes with LSTMs [J] . Na Seung-Hoon, Li Jianri, Shin Jong-Hoon, ACM transactions on Asian language information processing . 2019,第2期

机译：基于音节和词素与LSTM的混合词表示的基于过渡的韩语依存关系解析
3. Transition-Based Parsing for Deep Dependency Structures [J] . Xun Zhan, Yantao D, Weiwei Su, Computational linguistics . 2016,第3期

机译：深度依赖结构的基于过渡的解析
4. Deep Contextualized Word Embeddings in Transition-Based and Graph-Based Dependency Parsing - A Tale of Two Parsers Revisited [C] . Artur Kulmizev, Miryam de Lhoneux, Johannes Gontrum, International joint conference on natural language processing;Conference on empirical methods in natural language processing . 2019

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5. Towards Effective Domain Adaptation of Dependency Parsing [D] . Mukherjee, Atreyee. 2020

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6. Parsing clinical text using the state-of-the-art deep learning based parsers: a systematic comparison [O] . Yaoyun Zhang, Firat Tiryaki, Min Jiang, 2019

机译：使用基于深度学习的最新解析器解析临床文本：系统比较
7. Improving Indian Language Dependency Parsing by Combining Transition-based and Graph-based Parsers [O] . B. Venkata, Seshu Kumari, R. Rajeswara Rao 2015

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