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    成分句法分析综述(第二版)

    成分句法分析近年来取得了飞速的发展,特别是深度学习兴起之后,神经句法分析器的效果得到了巨大的提升。一般来说,句法分析器都可以分为编码模型和解码模型两个部分。编码模型用来获取句子中每个单词的上下文表示,随着表示学习的快速发展,编码模型也由最初的LSTM逐渐进化为了表示能力更强的Transformer (VaswaniSPUJGKP17)。而解码模型方面,也诞生了许多不同类型的解码算法,比如基于转移系统(transition-based)的解码算法(WatanabeS15, CrossH16, LiuZ17a),基于动态规划(chart-based)的解码算法(SternAK17, KleinK18)和基于序列到序列(sequence-to-sequence)的解码算法(BengioSCJLS18, Gomez-Rodriguez18)等等。

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