Deep Inside-outside Recursive Autoencoder with All-span Objective
2020-12
会议录名称THE 28TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPUTATIONAL LINGUISTICS (COLING)
发表状态正式接收
DOI/
摘要

Deep inside-outside recursive autoencoder (DIORA) is a neural-based model designed for unsupervised constituency parsing. During its forward computation, it provides phrase and contextual representations for all spans in the input sentence. By utilizing the contextual representation of each leaf-level span, the span of length 1, to reconstruct the word inside the span, the model is trained without labeled data. In this work, we extend the training objective of DIORA by making use of all spans instead of only leaf-level spans. We test our new training objective on datasets of two languages: English and Japanese, and empirically show that our method achieves improvement in parsing accuracy over the original DIORA

会议名称the 28th International Conference on Computational Linguistics (COLING)
文献类型会议论文
条目标识符https://kms.shanghaitech.edu.cn/handle/2MSLDSTB/124039
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_本科生
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.University of Chinese Academy of Sciences
3.Shanghai Engineering Research Center of Intelligent Vision and Imaging
4.Shanghai Institute of Microsystem and Information Technology, Chinese Academy of Sciences
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
Hong, Ruyue,Cai, Jiong,Tu, Kewei. Deep Inside-outside Recursive Autoencoder with All-span Objective[C],2020.
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