Neural Greedy Constituent Parsing with Dynamic Oracles

Maximin Coavoux 1, * Benoît Crabbé 1
* Auteur correspondant
Abstract : Dynamic oracle training has shown substantial improvements for dependency parsing in various settings, but has not been explored for constituent parsing. The present article introduces a dynamic oracle for transition-based constituent parsing. Experiments on the 9 languages of the SPMRL dataset show that a neural greedy parser with morphological features , trained with a dynamic oracle, leads to accuracies comparable with the best non-reranking and non-ensemble parsers.
Keywords : NLP parsing
Type de document :
Communication dans un congrès
Association for Computational Linguistics (ACL), 2016, Berlin, Germany
Liste complète des métadonnées

Littérature citée [27 références]  Voir  Masquer  Télécharger

https://hal.inria.fr/hal-01353734
Contributeur : Benoit Crabbe <>
Soumis le : mercredi 17 août 2016 - 17:09:11
Dernière modification le : jeudi 15 novembre 2018 - 20:27:45
Document(s) archivé(s) le : vendredi 18 novembre 2016 - 10:06:59

Fichier

P16-1017.pdf
Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte

Identifiants

  • HAL Id : hal-01353734, version 1

Collections

Citation

Maximin Coavoux, Benoît Crabbé. Neural Greedy Constituent Parsing with Dynamic Oracles. Association for Computational Linguistics (ACL), 2016, Berlin, Germany. 〈hal-01353734〉

Partager

Métriques

Consultations de la notice

179

Téléchargements de fichiers

207