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    学界 | 联合学习离散句法结构和连续词表征的无监督方法

    数据标注是监督学习方法应用于许多问题的主要瓶颈。因此,直接从无标签数据中学习的无监督方法显得越来越重要。对于与无监督句法分析相关的任务来说,离散生成模型近年来占据着主导地位,如词性标注(POS)归纳(Blunsom and Cohn, 2011; Stratos et al., 2016)和无监督依存分析(Klein and Manning, 2004; Cohen and Smith, 2009; Pate and Johnson, 2016)。尽管类似的模型在一系列无监督任务中取得了成功,但它们大多忽略了有监督自然语言处理应用中显而易见的连续词表示的作用(He et al., 2017; Peters et al., 2018)。本文着眼于利用并显式地表征句法结构的无监督模型中的连续词嵌入。

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