1樓：閔可銳
從理論來說倒不算是乙個大的突破，這個也可以從與之前state-of-the-art準確率的提公升可以看出，難以達到類似語音和影象領域最近每年百分之幾十錯誤率的下降。另一方面，可以認為目前基於公開渠道可得的Parsing資料都屬於小資料範疇（句子數<100k），未必能很高發揮Deep learning複雜模型的優勢，並且不同機構發布的標註標準還有較大差異（比如著名的Stanford typed dependency就考慮了更多的semantic label）。
要在該問題上有更大突破，應該需要在知識表達上做文章，畢竟fully supervised parsing sentences的構建成本不菲，也並不高效。
2樓：
沒什麼好評價的，除了它的網路沒有recurrence，感覺這一點上又可以有很多人水很多文章了。
NLP中現在還是太缺語料了，大部分資料都是無標註的，標註了的資料集又太小（至少我需要的東西基本沒有人去標。。。
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