基于重排序的依存句法分析和语义分析联合学习

摘要

联合学习能够有效的利用全局特征,减少流水线学习方法造成的错误传递,但是直接联合学习又会带来高计算复杂性.针对依存句法分析和语义角色标注问题,本文采用了两种联合学习方法:概率联合学习和最大熵重排序方法.在最大熵重排序方法中,首次采用了句法树和语义框架双重特征.实验结果表明,经过最大熵重排序联合学习后,依存句法和语义角色标注分别比流水线学习时的准确率提高了1.31％,1.47％,总体错误率减少了8.2％.