Transition-Based Parsing

分类: NLP基础

定义

通过一系列状态转移动作（shift, left-arc, right-arc）逐步构建依存树的句法分析方法，时间复杂度为线性 $O(n)$

核心数据结构：栈（stack）+ 缓冲区（buffer）+ 已构建的依存弧集合，每一步选择一个转移动作

与 Graph-Based Parsing 的对比：Transition-Based 速度快（线性）但依赖局部决策，Graph-Based 全局最优但复杂度更高

神经网络化：Chen & Manning (2014) 首次用神经网络替代手工特征做转移分类器，大幅提升性能

Nivre (2003): Arc-Eager 和 Arc-Standard 两种经典转移系统

Chen & Manning (2014): “A Fast and Accurate Dependency Parser using Neural Networks” (EMNLP)

Dozat & Manning (2017): Deep Biaffine Parser，结合图方法的高精度解析器