초록
우리는 신경망 기반 전이 의존성 구문 분석을 위한 구조화된 퍼셉트론 학습 방법을 제시합니다. 금자탑 말뭉치에 대규모 자동으로 파싱된 문장들을 추가하여 신경망 표현을 학습합니다. 이 고정된 네트워크 표현을 바탕으로, 빔 검색 디코딩을 사용하여 최종 층을 구조화된 퍼셉트론을 통해 학습합니다. 펜 트리뱅크에서 우리의 파서는 94.26%의 비라벨 연결 정확도와 92.41%의 라벨 연결 정확도를 달성하였습니다. 이는 우리가 아는 한, 스탠퍼드 의존 관계에 대한 최고의 정확도입니다. 또한, 모델의 어떤 부분이 정확도를 가장 크게 개선하는지 결정하기 위해 깊이 있는 점진적 분석(ablative analysis)을 제공합니다.