We present a constituency parsing algorithm that maps from word-aligned contextualized feature vectors to parse trees. Our algorithm proceeds strictly left-to-right, processing one word at a time by assigning it a label from a small vocabulary. We show that, with mild assumptions, our inference procedure requires constant computation time per word. Our method gets 95.4 F1 on the WSJ test set.
翻译:我们提出了一个选区解析算法,该算法绘制了从字对齐背景特性矢量到剖析树的地图。 我们的算法从严格的左对右运行,一次处理一个单词,从一个小词汇中指定一个标签。 我们用温和的假设来显示,我们的推论程序需要每个字的计算时间。 我们的方法在 WSJ 测试集上得到了95.4 F1 。