Para acceder a los documentos con el texto completo, por favor, siga el siguiente enlace: http://hdl.handle.net/2117/20170

Título:	Spectral learning in non-deterministic dependency parsing
Autor/a:	Luque, Franco M.; Quattoni, Ariadna Julieta; Balle Pigem, Borja de; Carreras Pérez, Xavier
Otros autores:	Universitat Politècnica de Catalunya. Departament de Llenguatges i Sistemes Informàtics; Universitat Politècnica de Catalunya. GPLN - Grup de Processament del Llenguatge Natural; Universitat Politècnica de Catalunya. LARCA - Laboratori d'Algorísmia Relacional, Complexitat i Aprenentatge
Abstract:	Best Paper Award of EACL 2012
Abstract:	In this paper we study spectral learning methods for non-deterministic split head-automata grammars, a powerful hidden-state formalism for dependency parsing. We present a learning algorithm that, like other spectral methods, is efficient and non-susceptible to local minima. We show how this algorithm can be formulated as a technique for inducing hidden structure from distributions computed by forward-backward recursions. Furthermore, we also present an inside-outside algorithm for the parsing model that runs in cubic time, hence maintaining the standard parsing costs for context-free grammars.
Abstract:	Peer Reviewed
Abstract:	Award-winning
Materia(s):	-Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Intel·ligència artificial::Llenguatge natural -Spectral learning methods
Derechos:
Tipo de documento:	Artículo - Versión publicada Objeto de conferencia
Compartir:

Mostrar el registro completo del ítem