[论文翻译]A Fast and Accurate Dependency Parser using Neural Networks

论文地址：https://cs.stanford.edu/~danqi/papers/emnlp2014.pdf

论文名称：一种使用神经网络（三层）的精准快速的依存句法分析

特征提取是基于Transition-based Dependency Parsing 基于转移的依存句法分析，从而可以有效精简特征数量

例如：

词特征18个：

1、栈区和缓存区分别提取前三个词  合计6个特征

2、栈区的前两个词分别提取改词的最左端两个词和最右端两个词 合计 8个特征

3、栈区的前两个词的最左的最左和最右的最右，共4个特征

pos特征 同词特征 共18个特征

label特征 同词特征第2、3 条 共12个特征

优点：特征更具有代表性，更稠密，计算更高效

**选择特殊的立方函数而非sigmoid或tanh：h = (Ww 1 x w + Wt 1x t + Wl 1x l + b1) ^3 各个特征的全组合，更能体现特征

其他跟普通神经网络结构相同如图：