Optimal Shift-Reduce Constituent Parsing with Structured Perceptron
Optimal Shift-Reduce Constituent Parsing with Structured Perceptron
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DOI：
10.3115/v1/p15-1148
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发表时间：
2015-07
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Le Quang Thang;Hiroshi Noji;Yusuke Miyao
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Le Quang Thang;Hiroshi Noji;Yusuke Miyao
我们提出了一个具有结构化感知器的成分移位-减少解析器，该解析器可以在实际运行时找到最佳解析。关键思想是促进动态规划和A*搜索的状态合并的新特征模板。我们的系统在标准英文实验中达到了91.1 F1，这是其他基于光束的系统即使在大光束尺寸下也无法达到的水平
We present a constituent shift-reduce parser with a structured perceptron that finds the optimal parse in a practical runtime. The key ideas are new feature templates that facilitate state merging of dynamic programming and A* search. Our system achieves 91.1 F1 on a standard English experiment, a level which cannot be reached by other beam-based systems even with large beam sizes.1