Самообучение PCFG-грамматик с латентными аннотациями в разных языках

Мы исследуем эффективность самообучения вероятностных контекстно-свободных грамматик с латентными аннотациями (PCFG-LA) для синтаксического анализа языков с разным объёмом размеченных обучающих данных. По сравнению с лексикализованным парсером Чарниака парсер PCFG-LA эффективнее адаптировался к языку, для которого синтаксический анализ развит хуже (т. е. китайскому), и в большей степени выигрывал от самообучения. Мы впервые показываем, что самообучение способно существенно улучшить производительность парсера PCFG-LA, являющегося единым генеративным парсером, как при небольшом, так и при большом объёме размеченных обучающих данных. Наш подход достигает передовых показателей точности синтаксического анализа для одиночного парсера как по английскому (91,5%), так и по китайскому (85,2%).