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范疇標(biāo)注是組合范疇語法解析中的子任務(wù)之一，可用于提高解析器的效率和性能．傳統(tǒng)的最大熵模型需要手工定義特征模板，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則通過隱含層學(xué)習(xí)到離散特征的分布式表示，從而自動(dòng)提取分類需要的特征．引入該模型來解決該問題，在原有神經(jīng)語言模型的基礎(chǔ)上加入了向量化的詞性表示層和范疇表示層，并通過反向傳播自動(dòng)更新詞向量、詞性向量和范疇向量，學(xué)習(xí)到它們的分布式表示．此外，在預(yù)測時(shí)采用束搜索的序列解碼方式來引入標(biāo)簽之間的依賴信息．實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，這兩種改進(jìn)都能提升模型的性能，使其在范疇標(biāo)注任務(wù)上比傳統(tǒng)的最大熵模型效果要好（提升1%）．
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