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A Dynamic Window Neural Network for CCG Supertagging
Wu HJ(吴惠甲); Zhang JJ(张家俊); Zong CQ(宗成庆); Zong CQ(宗成庆)
2017-02
会议名称AAAI-17
会议日期2017
会议地点美国
摘要Combinatory Category Grammar (CCG) supertagging is a task to assign lexical categories to each word in a sentence. Almost all previous methods use fixed context window sizes as input features. However, it is obvious that different tags usually rely on different context window sizes. These motivate us to build a supertagger with a dynamic window approach, which can be treated as an attention mechanism on the local contexts. Applying dropout on the dynamic filters can be seen as drop on words directly, which is superior to the regular dropout on word embeddings. We use this approach to demonstrate the state-of-the-art CCG supertagging performance on the standard test set.
关键词Supertagging Dynamic Window Attention Mechanism
文献类型会议论文
条目标识符http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/14506
专题模式识别国家重点实验室_自然语言处理
通讯作者Zong CQ(宗成庆)
作者单位中国科学院自动化研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
Wu HJ,Zhang JJ,Zong CQ,et al. A Dynamic Window Neural Network for CCG Supertagging[C],2017.
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文件名: A Dynamic Window Neural Network for CCG Supertagging.pdf
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