ANNP: a compositional neuronal parser
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/93108
Tipus de documentReport de recerca
Data publicació1999-12
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
An appropriate representation of sentence structure (having the
properties of compositionality and productivity) is one of the points
to which, until now, an ad equate solution had not been found by means
of neural models of parsing. In this article, a neural parser is
described that computes sentence structure and achieves
compositionality in a simple and effective way. The model is
compositional in the sense that it is able to analyze new
structures-never having been seen be fore -which are recursive
combinations of known structures. The model's performance is compared
to a recently proposed neural parser (Mikkulainen) in terms of
efficiency and computational capacity. We also carried out experiments
using smaller training sets and we considerably increased the sized of
the vocabulary used by Mikkulainen.
CitacióAlegre, M., Sopena, J. "ANNP: a compositional neuronal parser". 1999.
Forma partLSI-99-51-R
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
R99-51.pdf | 153,8Kb | Visualitza/Obre |