TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "Unlexicalised Hidden Variable Models of Split Dependency Grammars∗"

This paper investigates transforms of split dependency grammars into unlexicalised context-free grammars annotated with hidden symbols. Our best unlexicalised grammar achieves an accuracy of 88% on the Penn Treebank data set, that represents a 50% reduction in error over previously published results on unlexicalised dependency parsing. | Unlexicalised Hidden Variable Models of Split Dependency Grammars Gabriele Antonio Musillo Department of Computer Science and Department of Linguistics University of Geneva 1211 Geneva 4 Switzerland musillo4@ Paola Merlo Department of Linguistics University of Geneva 1211 Geneva 4 Switzerland merlo@ Abstract This paper investigates transforms of split dependency grammars into unlexicalised context-free grammars annotated with hidden symbols. Our best unlexicalised grammar achieves an accuracy of 88 on the Penn Treebank data set that represents a 50 reduction in error over previously published results on unlexicalised dependency parsing. 1 Introduction Recent research in natural language parsing has extensively investigated probabilistic models of phrase-structure parse trees. As well as being the most commonly used probabilistic models of parse trees probabilistic context-free grammars PCFGs are the best understood. As shown in Klein and Manning 2003 the ability of PCFG models to disambiguate phrases crucially depends on the expressiveness of the symbolic backbone they use. Treebank-specific heuristics have commonly been used both to alleviate inadequate independence assumptions stipulated by naive PCFGs Collins 1999 Charniak 2000 . Such methods stand in sharp contrast to partially supervised techniques that have recently been proposed to induce hidden grammatical representations that are finer-grained than those that can be read off the parsed sentences in treebanks Henderson 2003 Matsuzaki et al. 2005 Prescher 2005 Petrov et al. 2006 . Part of this work was done when Gabriele Musillo was visiting the MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory funded by a grant from the Swiss NSF PBGE2-117146 . Many thanks to Michael Collins and Xavier Carreras for their insightful comments on the work presented here. This paper presents extensions of such grammar induction techniques to dependency grammars. Our extensions rely on .

• Báo cáo khoa học
• Unlexicalised Hidden Variable
• Models of Split Dependency Grammars∗
• Gabriele Antonio Musillo
• báo cáo khoa học
• báo cáo ngôn ngữ
• xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Ngôn ngữ tự nhiên
• Kỹ thuật lập trình
• Xử lý nhập nhằng ngữ nghĩa
• Xử lý ngữ nghĩa
• Xử lý ngôn ngữ
• Natural Language Processing
• Ngôn ngữ lập trình
• Nhập nhằng cấu trúc
• Tri thức về ngôn ngữ
• Mô hình ngôn ngữ
• Mô hình n gram
• Dịch máy
• Phương pháp dịch máy
• Hiểu ngôn ngữ
• Phân tích ngữ nghĩa
• Phân loại tin tự động
• Biểu diễn vị từ
• Thuộc tính về sự kiện
• Thuộc tính về sự kiện
• Mô hình ngôn ngữ Google Book N grams
• Mô hình ngôn ngữ KenLM
• Phương pháp làm mịn
• Tách từ tiếng Việt
• Gán nhãn từ loại
• Phân tích cú pháp
• Nghĩa từ vựng
• Phân giải nhập nhằng từ
• Phân loại văn bản
• Lexical chain
• Phản hồi thông tin
• Bài toán PTCP
• 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