【摘 要】
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In this paper,we propose a neural graph-based dependency parsing model which utilizes hierarchical LSTM networks on character level and word level to learn word representations,allowing our model to a
【机 构】
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Key Laboratory of Computational Linguistics,Ministry of Education.School of Electronics Engineering
【出 处】
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第十五届全国计算语言学学术会议(CCL2016)暨第四届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会(NLP-NABD
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In this paper,we propose a neural graph-based dependency parsing model which utilizes hierarchical LSTM networks on character level and word level to learn word representations,allowing our model to avoid the problem of limited-vocabulary and capture both distributional and compositional semantic information.Our model achieves state-of-the-art accuracy on Chinese Penn Treebank and competitive accuracy on English Penn Treebank with only first-order features.Moreover,our model shows effectiveness in recovering dependencies involving out-of-vocabulary words.
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