스택 포인터 네트워크를 이용한 의존성 해석

우리는 종속성 해석을 위한 새로운 아키텍처인 \emph{스택 포인터 네트워크} (\textbf{\textsc{StackPtr}})를 소개합니다. 포인터 네트워크~\citep{vinyals2015pointer}와 내부 스택을 결합한 제안된 모델은 먼저 전체 문장을 읽고 인코딩한 후, 깊이 우선 방식으로 위에서 아래(루트-리프)로 종속성 트리를 구축합니다. 스택은 깊이 우선 탐색의 상태를 추적하고, 포인터 네트워크는 각 단계에서 스택의 맨 위에 있는 단어의 자식 하나를 선택합니다. \textsc{StackPtr} 파서는 전체 문장과 이전에 유도된 모든 하위 트리 구조의 정보를 활용하며, 고전적인 전이 기반 파서에서 발견되는 왼쪽에서 오른쪽으로의 제약을 제거합니다. 그러나 비프로젝티브 포함하여 어떤 종류의 파싱 트리를 생성하는 데 필요한 단계 수는 다른 전이 기반 파서들과 마찬가지로 문장 길이에 선형적으로 비례하므로, 시간 복잡도가 $O(n^2)$인 효율적인 디코딩 알고리즘을 제공합니다. 우리는 20개 언어와 다양한 종속성 주석 체계를 포함하는 29개 트리뱅크에서 우리의 모델을 평가하였으며, 그 중 21개에서 최상의 성능을 달성하였습니다.