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TAG, dynamic programming, and the perceptron for efficient, feature-rich parsing

机译:TaG,动态编程和感知器,可实现高效,功能丰富的解析

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摘要

We describe a parsing approach that makes use of the perceptron algorithm, in conjunction with dynamic programming methods, to recover full constituent-based parse trees. The formalism allows a rich set of parse-tree features, including PCFGbased features, bigram and trigram dependency features, and surface features. A severe challenge in applying such an approach to full syntactic parsing is the efficiency of the parsing algorithms involved. We show that efficient training is feasible, using a Tree Adjoining Grammar (TAG) based parsing formalism. A lower-order dependency parsing model is used to restrict the search space of the full model, thereby making it efficient. Experiments on the Penn WSJ treebank show that the model achieves state-of-the-art performance, for both constituent and dependency accuracy.
机译:我们描述了一种解析方法,该方法利用感知器算法以及动态编程方法来恢复完全基于成分的解析树。形式主义允许使用丰富的解析树功能集,包括基于PCFG的功能,bigram和trigram依赖功能以及表面功能。在将这种方法应用于完整语法分析中,一个严峻的挑战是所涉及的解析算法的效率。我们表明,使用基于树的邻接语法(TAG)的解析形式主义进行有效的培训是可行的。使用低阶依存关系解析模型来限制完整模型的搜索空间,从而使其高效。在Penn WSJ树库上进行的实验表明,该模型在组成和依赖关系准确性方面均达到了最新水平。

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