Lecture 5 Dependency Parsing

最新推荐文章于 2021-04-15 18:03:48 发布
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本文介绍了依存句法分析的基本概念及其在自然语言处理中的应用，对比了依存句法分析与语义依存分析的区别，并探讨了深度学习模型在句法分析中的作用。
【CS224n】(lecture4)Dependency Parsing 依存句法分析
发现问题，并解决问题，批判性思维
11-29 2410
# 学习总结 （1）dependency parsing是依存关系语法分析，简称为依存分析。 （2）句法分析（Syntactic Parsing），两种典型的句法结构表示： 短语结构句法：依托上下文无关文法，S代表起始符号，NP和VP分别表示名词短语和动词短语。 依存结构句法：依托依存文法，sub和obj分别表示助于和宾语，root表示虚拟根节点，其指向整个句子的核心谓词。
【CS224n】(assignment3)Dependency Parsing
发现问题，并解决问题，批判性思维
12-11 2172
CS224n，基于转移的神经网络 依存句法分析作业 （1）Adam和dropout的理解 （2）完成parser_transition文件的几个关键函数
cs224笔记：Lecture 5 Dependency Parsing
weixin_37616971的博客
09-24 1492
Dependency Parsing Linguistic Structure: Denpendency Parsing(依存句法分析) 1 Two views of linguistic structure: Constituency structure, Dependency structure Parse trees(解析树，语法分析树) 用于分析句子的语法结构(syntactic stru...
lecture5 - Linguistic Structure Dependency Parsing
anfanger_z的博客
01-26 939
这节课听的比较云里雾里，充斥着各种语言学的术语，Manning的头顶也让人充满担心 主要内容课程内容上下文无关文法(Context-free grammar)基于依存关系的文法(Dependency grammar)依存分析(Dependency Parsing)基于转移的依存分析(Transition-based Dependency parser) 课程内容 上下文无关文法(Context-f...
dependency parsing的两种解决方案
Deep Learning and NLP Farm
07-09 3988
Transition-based的依存解析方法 解析过程：首先设计一系列action, 其就是有方向带类型的边，接着从左向右依次解析句子中的每一个词，解析词的同时通过选择某一个action开始增量构建依存树, 直到句子中的词解析完． 优点：解析过程是线性的 挑战：在解析的每一步都只是利用局部信息，会导致错误传播，性能比graph-based效果略差 目前工作： Graph-bas...
【神经网络】Dependency Parsing的两种解决方案
weixin_34270606的博客
10-08 674
一、Transition-based的依存解析方法 解析过程：首先设计一系列action, 其就是有方向带类型的边，接着从左向右依次解析句子中的每一个词，解析词的同时通过选择某一个action开始增量构建依存树, 直到句子中的词解析完． 优点：解析过程是线性的, operations步骤随句子长度线性增长 挑战：在解析的每一步都只是利用局部信息，会导致错误传播，性能比graph-b...
语音合成论文优选：Dependency Parsing based Semantic Representation Learning with Graph Neural Network for Enh
低调奋进
04-15 324
​ 声明：语音合成论文优选系列主要分享论文，分享论文不做直接翻译，所写的内容主要是我对论文内容的概括和个人看法。如有转载，请标注来源。 欢迎关注微信公众号：低调奋进 Dependency Parsing based Semantic Representation Learning with Graph Neural Network for Enhancing Expressiveness of Text-to-Speech 本文是清华和香港中文大学联合研究中心在2021.04.14更新的文章，主要使
Lecture 5: Dependency Parsing
weixin_42017042的博客
02-02 708
本节课主要讲了依存句法分析 文章目录语言结构的两种观点Constituency ParsingDependency structure一些歧义依赖路径识别语义关系Dependency Grammar and Dependency StructureDependency Grammar/Parsing HistoryDependency Grammar and Dependency Structu...
cs224n 2019 Lecture 5: Dependency Parsing课程笔记
qq_33908388的博客
07-09 545
课程目标 语言结构:依赖解析 句法结构:一致性和依赖性 依赖语法和树库 基于过渡的依赖分析 神经依赖分析 一、两种语言结构的观点：短语语法结构=上下文无关文法 短语结构将单词组织成嵌套的成分 单个单词： the, cat, cuddly, by, door 单词连接成短语： the cuddly cat, by the door 短语连接成更大的短语 the cuddly ...
BERT中文实战---命名实体识别
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摆渡者
12-17 3万+
我一直做的是有关实体识别的任务，BERT已经火了有一段时间，也研究过一点，今天将自己对bert对识别实体的简单认识记录下来，希望与大家进行来讨论 BERT官方Github地址：https://github.com/google-research/bert，其中对BERT模型进行了详细的介绍，更详细的可以查阅原文献：https://arxiv.org/abs/1810.04805 bert可...
Dependency Parser研究进展及主流方法
weixin_34186931的博客
03-23 473
提到dependency parser，我们就会想到自然语言处理，而句法分析是自然语言处理领域的一个关键问题，dependency parser作为句法分析中的一个文法体系，近年来，成为研究热点，并且逐渐广泛应用于其他自然语言处理任务中。飞马网于3月21日晚，邀请到上海交大计算机科学与信息硕士，先后在UBS和蚂蚁金服工作过的胡翔老师，在直播中为我们分享关于dependency parser的研究进...
MMR（最大边界相关算法）
Forlogenの解忧杂货铺
10-09 7270
最大边界相关算法 用于计算查询文本和搜索文档之间的相似度，然后对文档进行排序。算法公式为MMR(Q,C,R)=Argmax⁡di,in,ck[λsim(Q,di)−(a−λ)max⁡dj,k(sim(di,dj))]\text{MMR}(Q,C,R) = Arg \max_{d_{i},in,c}^k [\lambda sim(Q,d_{i}) - (a- \lambda) \max_{d_{j}...
NCA（Neighborhood Components Analysis）
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03-03 6743
NCA是Jacob Goldberger和Sam Roweis等发表于2014年的NIPS上同名文章Neighborhood Components Analysis中的工作。 之前在KNN算法的学习中提到，KNN算法两个很重要的问题表示K值的选择和距离度量方式的选择。其中K值可以通过交叉验证来看模型在验证集上的效果来启发式的选择最终的K，而距离度量通常选择的是欧式距离。通常这样的方法得到的KNN在...
Retrieve, Read, Rerank: Towards End-to-End Multi-Document Reading Comprehension
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ACL 2019 Retrieve, Read, Rerank: Towards End-to-End Multi-Document Reading Comprehension github 本文所关注的是阅读理解中的多文档输入问题，即如何根据问题在给定的多个输入文档中找到对应答案的区域。解决此类问题的一种方法便是retriever -> reader -> reranker的pipe...
RNN情感分类及Tensorflow2.0实现
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09-25 2936
最近被科研按在地上疯狂的摩擦，没有安排时间看文章，没有安排时间总结博客，天天就忙着鼓励自己别放弃了…感觉自己节奏有点乱了，趁着假期前希望把节奏尽快的调整过来吧。 下面介绍基于RNN的情感分类的例子并给出tensorflow2.0的具体实现，主要还是对于官方文档的理解，并在其中加入了自己的一些感悟。 数据集直接使用tensorflow的keras.dataset中集成的IMDB，通过tf.kera...
Transformer
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06-09 2424
我们熟悉的Transformer就是变形金刚，因此可以说擎天柱就是一个Transformer，但是这里要说的并不是变形金刚，而是谷歌在发表在NIPS-2017上的《Attention Is All You Need》中提出的强大的特征提取器Transformer。下面主要从Attention model、Self-attention和Transformer三个方面对Transformer的机制做一...
PEGASUS: Pre-training with Extracted Gap-sentences for Abstractive Summarization
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就在这几天微软发布了一款参数量多达170亿的史上最大的自然语言生成模型 Turing-NLG，在多种语言模型基准上均实现了SOTA。 值得关注的是Turing-NLG在文本摘要上的表现，由于它已经非常善于理解文本了，因此不需要太多的配对数据就可以实现比已有模型更好的效果。 从Facebook的BART、Google的PEGASUS到今天Microsoft的Truing-NLG，越来越大的预训...
X-BERT eXtreme Multi-label Text Classification with BERT
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X-BERT: eXtreme Multi-label Text Classification with BERT 文本分类（text classifition）可以简单的分为二分类问题和多分类问题，现在的文本分类相挂钩的任务往往解决的都是前者，而当类别数较少时，多分类问题仍然可使用one-vs-all的方法将多分类问题转换为二分类问题处理。而本文所关注的是极端多分类（extreme multi...
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本篇论文是来自瑞士洛桑联邦理工学院的《A Simple Theoretical Model of Importance for Summarization》,它获得了ACL 2019 的杰出论文奖。作者主要通过建立重要性的理论模型来加深对于摘要生成任务的理解，并进一步的改进摘要系统。为了进一步的提升生成摘要的质量，作者提出了四个概念来指导摘要生成的过程： Redundancy Relevance...
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