Deep Biaffine Attention for Dependency Parsing

[175****1239]

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$r$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$s_i$，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：$h_i=MLP(r_i);h_j=MLP(r_j)$，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

1. 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。