TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "Tree-Based Deterministic Dependency Parsing"

Nivre’s method was improved by enhancing deterministic dependency parsing through application of a tree-based model. The model considers all words necessary for selection of parsing actions by including words in the form of trees. It chooses the most probable head candidate from among the trees and uses this candidate to select a parsing action. In an evaluation experiment using the Penn Treebank (WSJ section), the proposed model achieved higher accuracy than did previous deterministic models. Although the proposed model’s worst-case time complexity is O(n2 ), the experimental results demonstrated an average parsing time not much slower than O(n) | Tree-Based Deterministic Dependency Parsing An Application to Nivre s Method Kotaro Kitagawa Kumiko Tanaka-Ishii Graduate School of Information Science and Technology The University of Tokyo kitagawa@ kumiko@ Abstract Nivre s method was improved by enhancing deterministic dependency parsing through application of a tree-based model. The model considers all words necessary for selection of parsing actions by including words in the form of trees. It chooses the most probable head candidate from among the trees and uses this candidate to select a parsing action. In an evaluation experiment using the Penn Treebank WSJ section the proposed model achieved higher accuracy than did previous deterministic models. Although the proposed model s worst-case time complexity is O n2 the experimental results demonstrated an average parsing time not much slower than O n . 1 Introduction Deterministic parsing methods achieve both effective time complexity and accuracy not far from those of the most accurate methods. One such deterministic method is Nivre s method an incremental parsing method whose time complexity is linear in the number of words Nivre 2003 . Still deterministic methods can be improved. As a specific example Nivre s model greedily decides the parsing action only from two words and their locally relational words which can lead to errors. In the field of Japanese dependency parsing Iwatate et al. 2008 proposed a tournament model that takes all head candidates into account in judging dependency relations. This method assumes backward parsing because the Japanese dependency structure has a head-final constraint so that any word s head is located to its right. Here we propose a tree-based model applicable to any projective language which can be considered as a kind of generalization of Iwatate s idea. Instead of selecting a parsing action for two words as in Nivre s model our tree-based model first chooses the most probable head .

• Báo cáo khoa học
• Tree Based Deterministic Dependency Parsing
• Kotaro Kitagawa Kumiko Tanaka Ishii
• Long Papers
• 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