TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "Faster Parsing by Supertagger Adaptation"

We propose a novel self-training method for a parser which uses a lexicalised grammar and supertagger, focusing on increasing the speed of the parser rather than its accuracy. The idea is to train the supertagger on large amounts of parser output, so that the supertagger can learn to supply the supertags that the parser will eventually choose as part of the highestscoring derivation. Since the supertagger supplies fewer supertags overall, the parsing speed is increased. | Faster Parsing by Supertagger Adaptation Jonathan K. Kummerfeld a Jessika Roesnerb TimDawborn a James Haggerty a James R. Curran a Stephen Clarkc School of Information Technologies0 Department of Computer Scienceb University of Sydney University of Texas at Austin NSW 2006 Australia james@ Computer Laboratoryc University of Cambridge Cambridge CB3 0FD Uk c Austin TX USA Abstract We propose a novel self-training method for a parser which uses a lexicalised grammar and supertagger focusing on increasing the speed of the parser rather than its accuracy. The idea is to train the supertagger on large amounts of parser output so that the supertagger can learn to supply the supertags that the parser will eventually choose as part of the highest-scoring derivation. Since the supertagger supplies fewer supertags overall the parsing speed is increased. We demonstrate the effectiveness of the method using a CCG supertagger and parser obtaining significant speed increases on newspaper text with no loss in accuracy. We also show that the method can be used to adapt the CCG parser to new domains obtaining accuracy and speed improvements for Wikipedia and biomedical text. 1 Introduction In many NLP tasks and applications . distributional similarity Curran 2004 and question answering Dumais et al. 2002 large volumes of text and detailed syntactic information are both critical for high performance. To avoid a tradeoff between these two we need to increase parsing speed but without losing accuracy. Parsing with lexicalised grammar formalisms such as Lexicalised Tree Adjoining Grammar and Combinatory Categorial Grammar CCG Steedman 2000 can be made more efficient using a supertagger. Bangalore and Joshi 1999 call supertagging almost parsing because of the significant reduction in ambiguity which occurs once the supertags have been assigned. In this paper we focus on the CCG parser and supertagger described in Clark and Curran 2007 . Since

• Báo cáo khoa học
• Faster Parsing
• Supertagger Adaptation
• Jonathan K
• Kummerfeld
• báo cáo khoa học
• báo cáo ngôn ngữ
• ngôn ngữ tự nhiên
• Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Kỹ thuật lập trình
• Mô hình ngôn ngữ
• Mô hình n gram
• Dịch máy
• Phương pháp dịch máy
• Hiểu ngôn ngữ
• Phân loại tin tự động
• Tạo chí tin học
• Điều khiển học
• Truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Phép dịch truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Truy vấn SQL
• Văn phạm ngữ nghĩa
• Xử lý nhập nhằng ngữ nghĩa
• Xử lý ngữ nghĩa
• Phân tích ngữ nghĩa
• Biểu diễn vị từ
• Thuộc tính về sự kiện
• Thuộc tính về sự kiện
• Xử lý ngôn ngữ
• Natural Language Processing
• Ngôn ngữ lập trình
• Nhập nhằng cấu trúc
• Tri thức về ngôn ngữ
• Mô hình ngôn ngữ Google Book N grams
• Mô hình ngôn ngữ KenLM
• Phương pháp làm mịn
• Bài toán PTCP
• Phân tích cú pháp
• Cấu trúc ngữ pháp
• Phân tích cú pháp xác suất
• CKY kết hợp xác suất
• Văn phạm phi ngữ cảnh xác suất
• Hình thái học
• Gán nhãn từ loại
• Ngôn ngữ tự nhiên trong dịch máy
• Hệ thống dịch máy
• Phương pháp xây dựng bảng từ
• Tác từ
• Conditional random fields
• Nhận dạng thực thể có tên
• Đối tượng vật lý trừu tượng
• Phân lớp văn bản
• Biểu diễn nhị phân
• Ma trận từ văn bản
• Wolfram Alpha
• Trích rút thông tin
• Phương pháp Snowball