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Semi-Supervised Semantic Dependency Parsing Using CRF Autoencoders | |
2020-07 | |
会议录名称 | THE 58TH ANNUAL MEETING OF THE ASSOCIATION FOR COMPUTATIONAL LINGUISTICS (ACL 2020) |
卷号 | Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics |
页码 | 6795–6805 |
发表状态 | 已发表 |
DOI | 10.18653/v1/2020.acl-main.607 |
摘要 | Semantic dependency parsing, which aims to find rich bi-lexical relationships, allows words to have multiple dependency heads, resulting in graph-structured representations. We propose an approach to semi-supervised learning of semantic dependency parsers based on the CRF autoencoder framework. Our encoder is a discriminative neural semantic dependency parser that predicts the latent parse graph of the input sentence. Our decoder is a generative neural model that reconstructs the input sentence conditioned on the latent parse graph. Our model is arc-factored and therefore parsing and learning are both tractable. Experiments show our model achieves significant and consistent improvement over the supervised baseline. |
会议名称 | the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2020) |
URL | 查看原文 |
文献类型 | 会议论文 |
条目标识符 | https://kms.shanghaitech.edu.cn/handle/2MSLDSTB/123992 |
专题 | 信息科学与技术学院_硕士生 信息科学与技术学院_PI研究组_屠可伟组 信息科学与技术学院_博士生 |
通讯作者 | Tu, Kewei |
作者单位 | 1.School of Information Science and Technology, Shanghaitech University 2.Shanghai Institute of Microsystem and Information Technology, Chinese Academy of Sciences 3.University of Chinese Academy of Sciences 4.Shanghai Engineering Research Center of Intelligent Vision and Imaging 5.Tokyo Institute of Technology |
第一作者单位 | 信息科学与技术学院 |
通讯作者单位 | 信息科学与技术学院 |
第一作者的第一单位 | 信息科学与技术学院 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | Jia, Zixia,Ma, Youmi,Cai, Jiong,et al. Semi-Supervised Semantic Dependency Parsing Using CRF Autoencoders[C],2020:6795–6805. |
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