用于依存句法分析的栈指针网络

我们提出了一种新的依存句法分析架构：\emph{栈指针网络}（\textbf{\textsc{StackPtr}}）。该模型结合了指针网络~\citep{vinyals2015pointer}和内部栈，首先读取并编码整个句子，然后以深度优先的方式自顶向下（从根到叶）构建依存树。栈用于跟踪深度优先搜索的状态，而指针网络则在每一步选择栈顶单词的一个子节点。这种\textsc{StackPtr}解析器不仅利用了整个句子的信息和所有先前生成的子树结构，还消除了经典转换式解析器中的左至右限制。然而，构建任何（包括非投射）解析树所需的步骤数仍然与句子长度呈线性关系，与其他转换式解析器相同，从而实现了时间复杂度为$O(n^2)$的有效解码算法。我们在涵盖20种语言和不同依存注释方案的29个树库上评估了我们的模型，并在其中21个树库上达到了最先进的性能。