TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "Discriminative Classifiers for Deterministic Dependency Parsing"

Deterministic parsing guided by treebankinduced classifiers has emerged as a simple and efficient alternative to more complex models for data-driven parsing. We present a systematic comparison of memory-based learning (MBL) and support vector machines (SVM) for inducing classifiers for deterministic dependency parsing, using data from Chinese, English and Swedish, together with a variety of different feature models. The comparison shows that SVM gives higher accuracy for richly articulated feature models across all languages, albeit with considerably longer training times. . | Discriminative Classifiers for Deterministic Dependency Parsing Johan Hall Vaxjo University j ni@ Joakim Nivre Vaxjo University and Uppsala University nivre@ Jens Nilsson Vaxjo University j ha@ Abstract Deterministic parsing guided by treebank-induced classifiers has emerged as a simple and efficient alternative to more complex models for data-driven parsing. We present a systematic comparison of memory-based learning MBL and support vector machines SVM for inducing classifiers for deterministic dependency parsing using data from Chinese English and Swedish together with a variety of different feature models. The comparison shows that SVM gives higher accuracy for richly articulated feature models across all languages albeit with considerably longer training times. The results also confirm that classifier-based deterministic parsing can achieve parsing accuracy very close to the best results reported for more complex parsing models. 1 Introduction Mainstream approaches in statistical parsing are based on nondeterministic parsing techniques usually employing some kind of dynamic programming in combination with generative probabilistic models that provide an n-best ranking of the set of candidate analyses derived by the parser Collins 1997 Collins 1999 Charniak 2000 . These parsers can be enhanced by using a discriminative model which reranks the analyses output by the parser Johnson et al. 1999 Collins and Duffy 2005 Charniak and Johnson 2005 . Alternatively discriminative models can be used to search the complete space of possible parses Taskar et al. 2004 McDonald et al. 2005 . A radically different approach is to perform disambiguation deterministically using a greedy parsing algorithm that approximates a globally optimal solution by making a sequence of locally optimal choices guided by a classifier trained on gold standard derivations from a treebank. This methodology has emerged as an alternative to more complex models especially

• Báo cáo khoa học
• Discriminative Classifiers
• Deterministic Dependency Parsing
• Long Papers
• báo cáo khoa học
• mô hình ngôn ngữ
• xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• báo cáo hóa học
• công trình nghiên cứu về hóa học
• tài liệu về hóa học
• cách trình bày báo cáo
• 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 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