研究人员提出了全息神经PCFG（Hol-PCFG），该方法利用全息嵌入将PCFG规则评分重新定义为语法符号嵌入之间的代数关系建模。

  • Hol-PCFG通过循环相关性对受环面约束的嵌入中的左子、右子和词汇发射关系进行评分。
  • 该方法为每个规则概率提供了闭式形式，其构造中自带语法规则的内在结构。
  • 它在六种语言上达到了最先进的解析性能，同时将规则评分参数相对于基线模型减少了99.94%。
  • 该模型训练更加稳定，可以直接从字符解析日语而无需任何形态分割，同时保留了几乎相同的词素级性能。

Hol-PCFG为规则概率提供了可解释的数学形式，同时显著减少了参数量并提高了训练稳定性。