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英语资源语义分析中知识密集型和数据密集型模型的比较( Comparing Knowledge-Intensive and Data-Intensive Models for English Resource Semantic Parsing )
J Cao Z Lin W Sun X Wan
本文以现象为导向，比较分析了英语资源语义分析的两种主要方法：经典的知识密集型模型和神经的数据密集型模型。为了反映最先进的神经NLP技术，提出了一种基于因式分解的解析器，该解析器能够比以前的数据驱动解析器更准确地产生基本的依赖结构。我们对不同的语言现象进行了一系列测试，以分析不同解析器的语法能力，其中我们表明，尽管总体性能相当，但知识和数据密集型模型会产生不同类型的错误，这可以用它们的理论性质来解释。这种分析有利于深入评价几种有代表性的解析技术，并为解析器的开发指明了新的方向。
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