用于语法归纳的复合概率上下文无关文法

我们研究了一种形式化的语法归纳问题，该模型将句子视为由复合概率上下文无关文法生成的。与传统的单一随机文法学习方法不同，我们的文法规则概率受到每个句子连续潜在变量的调节，从而在传统上下文无关假设之外引入了边缘依赖关系。在这个文法中，推理通过折叠变分推断完成，其中对连续变量使用了摊销变分后验分布，而潜在树则通过动态规划被边缘化。在英语和汉语上的实验表明，当评估无监督句法分析时，我们的方法相比最近的最先进方法具有更高的有效性。