Abstract

本文在一个简单的基于图的依赖解析器中使用神经注意，并使用biaffine分类器来预测弧和标签。将传统的基于MLP注意力机制和仿射标签分类器替换为biaffine注意力

Model

biaffine并不是双向性或MLP机制，而是使用一个仿射变化在单个LSTM输出状态rrr预测所有类别的得分
若每个句子中有N个单词，包括根在内一共有d=N+1个词，每个词都需要得到一个分数sis_isi，因为句子中词的个数是不确定的，所以这是一个不定类别的分类问题。
为了解决上述不定类别的分类问题，本文采用两个MLP对BiLSTM的隐层输出向量进行重新编码：hi=MLP(ri);hj=MLP(rj)h_i=MLP(r_i);h_j=MLP(r_j)hi=MLP(ri);hj=MLP(rj)，然后通过线性变化和双仿射分类器得到的结果就是deep bilinear attention mechanism

启示

本文主要的工作是提出了双仿射注意力机制，只能说太强了。

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资源链接:https://www.bilibili.com/video/BV1r4411,部分内容参考来自于码农场 » CS224n笔记6 句法分析和https://zhuanlan.zhihu.co ...

Deep Biaffine Attention for Dependency Parsing

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