Hierarchical Search for Parsing
Hierarchical Search for Parsing
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分层搜索解析
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发表时间：
2009
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
D. Klein
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Adam Pauls;D. Klein
从粗到细和 A* 解析都使用简单的语法来指导复杂语法中的搜索。我们在一个基于议程的通用框架中比较这两种方法，展示每种方法的权衡和相对优势。总体而言，对于中等水平的搜索错误，从粗到细的速度要快得多，但低于某个阈值 A* 更优越。此外，我们提出了关于分层 A* 解析的第一个实验，其中启发式计算本身是由元启发式指导的。多级层次结构对这两种方法都有帮助，但由于 A* 启发法中累积的松弛，在从粗到细的情况下更有效。
Both coarse-to-fine and A* parsing use simple grammars to guide search in complex ones. We compare the two approaches in a common, agenda-based framework, demonstrating the tradeoffs and relative strengths of each method. Overall, coarse-to-fine is much faster for moderate levels of search errors, but below a certain threshold A* is superior. In addition, we present the first experiments on hierarchical A* parsing, in which computation of heuristics is itself guided by meta-heuristics. Multi-level hierarchies are helpful in both approaches, but are more effective in the coarse-to-fine case because of accumulated slack in A* heuristics.