## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 02, Juni 2022 : 608–614

## PARSING STRUKTUR PARAGRAF BERBASIS NEURAL NETWORK
Agung Prasetya 1) , Taufiq Agung Cahyono 2)
1, 2) Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Bhinneka PGRI Jl. Mayor Sujadi Timur, Kec. Kedungwaru, Kab. Tulungagung e-mail: agung@ubhi.ac.id 1) , taufiq@ubhi.ac.id 2)

## ABSTRAK
Parsing paragraf memiliki peran penting dalam perkembangan kecerdasan buatan. Parsing menjadi langkah awal untuk menalar paragraf agar bisa dimengerti oleh mesin. Keefektifan metode parsing paragraf bergantung pada bagaimana men- dekomposisikan teks ke segmen teks. Proses segmentasi tanpa memperhitungkan struktur semantik dari suatu paragraf akan menghasilkan  struktur  yang  tidak  sinkron  dengan  makna  sebenarnya.  Untuk  mengatasi  masalah  ini,  penelitian  ini  men- gusulkan penerapan metode berbasis recursive neural network (RvNN). Metode ini berupaya mendapatkan binary tree terbaik yang  merepresentasikan  struktur  paragraf.  Metode  usulan  diterapkan  untuk  menyelesaikan  paragraf-paragraf  sederhana yaitu soal cerita anak. Hasil uji coba menunjukkan bahwa metode usulan dapat memparsing paragraf dengan tingkat akurasi sebesar 0.9. Metode usulan juga lebih efisien karena tidak perlu membuat repositori kerangka struktur.

## Kata Kunci: paragraf, parsing, recursive neural network, semantik, binary tree

## ABSTRACT
Paragraph parsing has an important role in the development of artificial intelligence. Parsing is the first step to reasoning paragraphs so that they can be understood by machines. The effectiveness of the paragraph position parsing method on how to decompose text into text segments. The segmentation process without taking into account the semantic structure of a para- graph will  result in a structure that is not in sync with the actual meaning. To overcome this problem, this study proposes recursive neural network (RvNN) based method. This method tries to get the best binary tree that represents paragraph struc- ture. The proposed method is applied to complete simple paragraphs about children's stories. The test results show that the proposed  method  can parse  paragraphs with an accuracy rate of  0.9. The proposed method  is also more efficient  because there is no need to build the repository of paragraph  structure..
Keywords : paragraph, parsing, recursive neural network, semantic, binary tree

## I. P ENDAHULUAN
ARAGRAF memiliki peranan dalam perkembangan bidang kecerdasan buatan. Paragraf dapat dijadikan se- bagai acuan untuk pembuatan mesin yang dapat mengerti bahasa alami manusia [1] .  Mesin tersebut harus dapat menalar input berupa teks narasi.
Masalah utama pada  paragraf  adalah bagaimana mendeteksi struktur paragraf yang nantinya akan digunakan pada penalaran [1], [2]. Metode-metode berbasis kerangka mendeteksi jenis struktur paragraf dengan cara penco- cokan teks terhadap template-template [3]–[5]. Metode-metode berbasis kerangka harus menyediakan kumpulan template kerangka struktur paragraf. Metode-metode berbasis kerangka kurang efektif ketika menerima  paragraf yang tidak ada pada repositori template. Kesulitan ini diperbaiki oleh metode-metode berbasis parsing [3], [6]–[8]. Metode-metode berbasis parsing mendekomposisikan teks ke sejumlah segmen-segmen. Segmen-segmen tersebut selanjutnya  diklasifikasikan  menggunakan  model  klasifikasi  teks.  Metode-metode  berbasis  parsing  lebih  efisien dibandingkan metode berbasis kerangka karena tidak memerlukan pembentukan repositori template.
Kefektifan metode-metode berbasis parsing tergantung pada keefektifan proses dekomposisi teks ke segmen. Dekomposisi tersebut tidak bisa ditentukan hanya dengan pembatasan teks menggunakan  dua pembatas kalimat saja.  Pembatasan  teks  harus  memperhitungkan  struktur  semantik.  Tanpa  memperhitungkan  struktur  semantik, dekomposisi  teks  akan  menghasilkan  segmen  yang  maknanya  tidak  menunjuk ke  operasi  aritmetik.  Pada  kasus paragraf, proses deteksi struktur paragraf akan menghasilkan struktur paragraf yang tidak sinkron dengan makna paragraf.
Berdasarkan  permasalahan  diatas,  penelitian  ini  mengusulkan  metode  untuk  memparsing  struktur  semantik paragraf.  Proses  parsing  dimodelkan  sebagai  masalah  prediksi  struktur.  Penelitian  ini  mengusulkan  penerapan Recursive Neural  Network (RvNN)  [9],  [10] untuk  menyelesaikan  masalah  prediksi  struktur  semantik  paragraf. Model RvNN sebelumnya telah digunakan pada parsing struktur suatu gambar.
P

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 02, Juni 2022 : 608–614

## II. M ETODE
Metode usulan pada penelitian ini memodelkan struktur semantik paragraf menjadi binary tree . Masing-masing node merepresentasikan segmen-segmen teks. Metode usulan tersusun atas tiga fase, yaitu konversi semantik ka- limat  ke  vektor,  pembentukan binary  tree dan  scoring binary  tree .  Luaran  fase  pertama  menjadi  masukan  fase kedua. Luaran fase kedua menjadi masukan fase ketiga. Gambar 1 menunjukkan diagram dari metode usulan
Fase pertama membagi terlebih dahulu  paragraf ke sejumlah kalimat. Pembagian ini dilakukan dengan men- erapkan regular expression (regex) yang diambil dari [11]. Regex untuk membagi paragraf ke kalimat ditunjukkan pada gambar 2. Selanjutnya, kalimat-kalimat hasil dari penerapan regex dikonversi ke vektor menggunakan metode sentence2vector [12], [13]. Metode ini menggunakan recursive autoencoder.
Fase kedua adalah pembentukan binary tree . Untuk satu paragraf, fase ini membentuk sekumpulan binary tree . Seperti yang telah diuraikan, node-node pada binary tree adalah kalimat-kalimat dari fase pertama. Diberikan 𝑛 - kalimat, jumlah binary tree yang mungkin bisa dibentuk dari satu paragraf adalah sejumlah (2𝑛)! (𝑛+1)!𝑛! . Contoh sebuah binary  tree dari  sebuah  paragraf  sederhana  “Paman  mempunyai  7  sawo.  Ia  memberikan  2  sawo  kepada  Ani. Kemudian, paman memberikan 3 sawo kepada Budi“ ditunjukkan pada gambar 3.
Fase  ketiga  adalah  memberikan  score  pada  setiap  binary    tree  dari  hasil  proses  fase  kedua.  Score binary  tree dihitung dengan fungsi prediksi 𝑓 . Diberikan himpunan kalimat soal cerita 𝑥 dan parameter 𝜃 , fungsi prediksi 𝑓 yaitu:
𝑓(𝑥, 𝜃) = arg max 𝑡∈𝑇(𝑥) 𝑅𝑣𝑁𝑁(𝑡, 𝜃)
yang mana 𝑇 adalah himpunan binary tree dari fase kedua.
konversi semantik kalimat ke vektor pembentukan binary tree scoring binary tree Paragraf Himpunan vektor kalimat himpunan binary tree struktur paragraf Gambar. 1.  Diagram metode parsing paragraf usulan Gambar. 2.  Regex untuk mengidentifikasi kalimat pada sebuah paragraf [^.!?\s][^.!?]*(?:[.!?](?!['"]?\s|$)[^.!?]*)*[.!?]?['"]?(?=\s|$) Paman mempunyai 7 sawo. Ia memberikan 2 sawo kepada Ani.
Kemudian, paman memberikan 3 sawo kepada Budi.
Gambar. 2.  Contoh binary tree dari sebuah paragraf sederhana

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 02, Juni 2022 : 608–614
Fungsi  prediksi 𝑓 menggunakan  model Recursive Neural  Network  ( 𝑅𝑣𝑁𝑁 ).  RvNN  menggunakan  dua  buah fungsi aktivasi per node pada binary tree . Kedua fungsi aktivasi tersebut yaitu fungsi linear dan non-linear tanh. Fungsi linear mengambil masukan dua buah vektor baik dari luaran child node atau vektor kalimat dari hasil fase pertama. Gambar 4 mengilustrasikan struktur RvNN.
Skor total pada RvNN dihitung secara bottom-up. Proses perhitungan diawali dari node yang terdalam hingga node  teratas  (root  node).  Masukan  sebuah  node  akan  mengambil  dua  buah  masukan,  baik  berupa  luaran  node dibawahnya ataupun vektor kalimat. Metode usulan menggunakan parameter-parameter  fungsi aktivasi  yang sama di setiap node. Parameter 𝜃 pada fungsi prediksi 𝑓 adalah bobot 𝑊 pada fungsi linear dan bobot 𝑈 pada fungsi non- linear 𝑡𝑎𝑛ℎ . Penentuan kedua parameter ini dilakukan dengan cara memilih nilai-nilai yang dapat menghasilkan
skor total yang besar untuk binary tree yang benar dan skor total yang kecil untuk binary tree yang salah. Permasalahan  dalam  penentuan  parameter 𝜃 diselesaikan  melalui  supervised  learning.  Terkait  hal  ini,  sebuah dataset  dibentuk  yang  memuat  sejumlah  pasangan  soal  cerita  dan binary  tree .  Mengadopsi  fungsi  obyektif pada[14], [15], fungsi obyektif penentuan parameter 𝜃 yaitu:
𝐽(𝜃) = 𝜆 2 ‖𝜃‖ 2 + 1 𝑚 ∑ max{𝑙(𝑡 𝑖 , 𝑡) + 𝑅𝑣𝑁𝑁(𝑡, 𝜃)} − 𝑅𝑣𝑁𝑁(𝑡 𝑖 , 𝜃) 𝑚
𝑖=1 yang mana 𝜆 adalah regularizer. Fungsi 𝑙 mengukur perbedaan dua buah struktur binary tree . Metode usulan ini menggunakan fungsi structured loss margin. Fungsi ini akan menghitung perbedaan binary tree yang benar yang ada pada dataset dengan suatu binary tree 𝑡 . Untuk setiap iterasi, fungsi obyektif diupayakan untuk diminimalkan. Fungsi structured loss margin 𝑙 pada metode usulan mengadopsi [16], [17]. Fungsi structured loss margin 𝑙 ber- nilai 0 apabila dua buah binary tree memiliki struktur yang sama 𝑙(𝑡 𝑖 , 𝑡) > 0, ∀𝑡, 𝑡 ∈ 𝑇(𝑥 𝑖 )\𝑡 𝑖 dan 𝑙(𝑡 𝑖 , 𝑡 𝑖 ) = 0 . Menggunakan cara yang sama pada [16], [17], metode usulan menghitung berapa banyak span yang berbeda dian- tara dua binary tree . Span didefinisikan sebagai pasangan index yang merepresentasikan posisi kalimat terkiri dan terkanan dibawah sebuah non-terminal node. Ilustrasi span dari suatu struktur paragraf ditunjukkan pada gambar 5.
Perbedaan span akan bernilai 1. Span yang sama bernilai 0. Fungsi 𝑙 menghitung keseluruhan span yang berbeda. Persamaan untuk fungsi structured loss margin 𝑙 yaitu:
𝑙(𝑡 𝑖 , 𝑡) = ∑ 1{𝑑 ∉ 𝑅(𝑡 𝑖 )} 𝑑∈𝑅(𝑡) tanh linear Node 1 U C1 W C2 S1 p1 tanh linear Node 2 U W C3 S2 p2 TOTAL = S1+S2 Gambar. 4.  Struktur RvNN

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 02, Juni 2022 : 608–614
yang mana 𝑅(𝑡 𝑖 ) adalah himpunan span di non-terminal node pada suatu binary tree 𝑡 𝑖 dan 𝑑 adalah non-terminal node.

## III. H ASIL U JI C OBA DAN P EMBAHASAN

## A. Dataset
Paragraf yang digunakan sebagai ujicoba pada penelitian ini adalah soal cerita  matematika sekolah dasar. Soal cerita yang menjadi dataset diambil dari http://bse.kemdikbud.go.id/ . Soal cerita yang digunakan sebagai uji coba hanya soal-soal yang memuat dua buah aritmetika dasar (pengurangan, penambahan, perkailan dan pembagian). Jumlah soal cerita untuk pembentukan dataset ditunjukkan pada tabel 1.
Masing-masing soal yang dikumpulkan selanjutnya disusun binary tree menggunakan aplikasi Rhetorical Struc- ture versi 3.0 [18]. Soal-soal yang menjadi dataset untuk parser struktur paragraf dipilih soal yang tersusun atas lebih dari 3 kalimat. Hal ini dilakukan untuk menghindari adanya paragraf yang tidak bermakna dan mneghindari paragraf yang strukturnya tidak membentuk binary tree. Ada beberapa pola binary tree yang dapat terbentuk. Pola- pola tersebut ditunjukkan pada tabel 2.
Contoh paragraf yang tergolong pola 1 dan 2 ditunjukkan pada gambar 6 dan gambar 7
T ABEL I S TATISTIK D ATASET S OAL C ERITA . Jenis Karakteristik Dataset Nilai Jumlah total soal 1200 Jumlah soal campuran 308 Jumlah soal non-campuran 904 Jumlah soal cerita dengan jumlah kalimat <3 167
T ABEL 2 J ENIS P OLA DAN J UMLAH P ARAGRAF . Jenis Pola Jumlah Pola Jumlah pola 1 1200 Jumlah pola 2 308 Jumlah pola 3 904 Jumlah pola 4 167 Jumlah pola 5 230 Gambar. 6.  Contoh paragraf yang termasuk pola 1
(1)Paman mempunyai 7 sawo.
(2)Ia memberikan 2 sawo kepada Ani.
(3)Kemudian, paman memberikan 3 sawo kepada Budi. 1-2 1-3
Gambar. 5.  Index span pada sebuah binary tree dari suatu paragraf

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 02, Juni 2022 : 608–614

## B. Hasil Uji Coba
Metode usulan harus mengubah kalimat ke vektor. Uji coba dilakukan untuk mengetahui dimensi vektor yang tepat untuk metode parsing. Dimensi vektor yang diujicobakan adalah 50, 100 dan 200. Untuk mengurangi bias, pengujian dilakukan dengan k-fold cross validation dengan 𝑘 = 6 . Baik data latih maupun data uji diperoleh dengan membagi masing-masing pola sebanyak 𝑘 . Penentuan data ke setiap fold dilakukan secara  acak. Untuk setiap 1 fold, kelima fold digabungkan sebagai data latih dan 1 fold sebagai data uji.
Data latih digunakan untuk menentukan bobot regularizer 𝜆 dan nilai penalti structure loss 𝜅 . Hyperparameter ini  ditentukan  menggunakan  batch  subgradient  descent.  Untuk  setiap  iterasi  ke- 𝑖 ,  nilai  rate  learning  ditentukan berdasarkan  rule  constatnt  step  length 𝛼 𝑖 = 𝛾 ‖𝑔 𝑖 ‖ 2 yang  mana 𝑔 adalah  parameter  gradient  dan 𝛾 merupakan koefisien. Nilai koefisien ditentukan sebesar 0.8. Tabel  3 menunjukkan hyperparameter yang diujicobakan.
Uji coba awal digunakan untuk mengukur pengaruh regularizer 𝜆 terhadap tingkat keakuratan metode usulan. Hasil akurasi  untuk  sejumlah  nilai 𝜆 ditunjukkan  pada  tabel  4.  Untuk uji  coba  ini,  dimensi  vektor  kalimat  ditetapkan sebesar 0.8 dan nilai penalti structure loss sebesar 50.
Berdasarkan tabel 4 akurasi terbaik untuk metode usulan diperoleh untuk nilai regularizer sebesar 1e-4. Meskipun demikian, perbedaan akurasi tidak menunjukkan nilai yang signifikan.
Uji coba selanjutnya digunakan untuk mengetahui nilai structure loss 𝜅 yang dapat menghasilkan nilai akurasi terbaik. Untuk uji coba ini, regularizer ditentukan dari nilai terbaik pada uji coba pertama yaitu 1e-4. Hasil uji coba pengaruh structure loss 𝜅 ditunjukkan pada tabel 5.
Gambar. 7.  Contoh paragraf yang termasuk pola 3 T ABEL 3 H YPERPARAMETER YANG D IUJICOBAKAN . Parameter Nilai Bobot 𝛾 1e-6, 1e-5,1e-4,1e-3,5e-3 Penalti structure loss 𝜅 1.0,0.9,0.8,0.7,0.6 Dimensi vektor kalimat 50,100 dan 200
T ABEL 4 A KURASI M ETODE U SULAN TERHADAP NILAI REGULARIZER . Regularizer 𝜆 Akurasi Fold0 Akurasi Fold 1 Akurasi Fold 2 Akurasi Fold 3 Akurasi Fold 4 Rata-rata Akurasi 1e-6 0.85 0.87 0.85 0.83 0.76 0.84 1e-5 0.88 0.87 0.84 0.85 0.77 0.84 1e-4 0.88 0.89 0.89 0.89 0.80 0.86 1e-3 0.84 0.88 0.85 0.84 0.79 0.85 5e-3 0.87 0.86 0.86 0.86 0.76 0.85

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 02, Juni 2022 : 608–614
Berdasarkan tabel 5 akurasi terbaik dari metode usulan diperoleh untuk nilai penalti structure loss sebesar 0.7. Sama halnya dengan uji coba pertama, perbedaan akurasi tidak menunjukkan nilai yang signifikan.
Uji coba ketiga bertujuan untuk mengetahui dimensi vektor kalimat yang dapat menghasilkan nilai akurasi ter- baik.  Untuk  uji  coba  ini,  regularizer  ditentukan  dari  nilai  terbaik  pada  uji  coba  pertama  yaitu  1e-4  dan  penalti structure loss sebesar 0.7. Hasil uji coba pengaruh dimensi vektor kalimat ditunjukkan pada tabel 6.
Berdasarkan tabel 6 akurasi terbaik dari metode usulan diperoleh untuk vektor kalimat sebesar 200. Berbeda dengan uji coba-uji coba sebelumnya, perbedaan akurasi menunjukkan nilai yang signifikan. Hal ini menunjukkan adanya pengaruh yang kuat dalam pemilihan dimensi vektor kalimat dengan tingkat akurasi.

## C. Pembahasan
Berdasarkan hasil uji coba, dimensi vektor kalimat sangat berpengaruh terhadap akurasi metode usulan berbasis RvNN.  Tingkat  akurasi  semakin  baik  ketika  dimensi  vektor  semakin  besar.  Peningkatan  ini  disebabkan  karena dimensi yang besar dapat merepresentasikan secara detil paragraf. Berbeda dengan vektor berdimensi besar, vektor berdimensi kecil kurang memiliki tingkat detil pada medan vektor.

## IV. K ESIMPULAN
Uji coba menunjukkan bahwa metode usulan berbasis RvNN mampu memparsing struktur paragraf dengan akurasi sebesar  0.864.  Nilai  akurasi  tesebut  menggunakan  penalti  structure  loss  0,8  dan  regularizer  1e-4.  Hasil  akurasi terbaik  diperoleh  untuk  dimensi  kalimat  sebesar  200.  Hasil  uji  coba  menunjukkan  pula  bahwa  faktor  yang ber- pengaruh adalah dimensi vektor kalimat. Penelitian selanjutnya perlu mempertimbangkan untuk metode pemben- tukan binary tree yang lebih efisien. Penelitian selanjutnya juga dapat mempertimbangkan penggabungan fungsi obyektif  per  node  dengan  fungsi  obyektif keseluruhan binary  tree melalui joint  learning . Penelitian  selanjutnya perlu menyelesaikan paragraf-paragraf dengan struktur yang lebih kompleks.

## D AFTAR P USTAKA
[1] P. Clark and O. Etzioni, “My Computer Is an Honor Student — But How Intelligent Is It? Standardized Tests as  a Measure of AI,” ojs.aaai.org ,
2016, Accessed: Jun. 18, 2022. [Online]. Available: www.allenai.org
[2] P. C.- AAAI and undefined 2015, “Elementary school science and math tests as a driver for AI: Take the aristo challenge!,” Citeseer , Accessed: Jun. 18, 2022. [Online]. Available: https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.697.9514&rep=rep1&type=pdf
[3] L. Zhou, S. Dai, and L. Chen, “Learn to Solve Algebra Word Problems Using Quadratic Programming,” Association for Computational Linguis- tics, 2015. Accessed: Jun. 18, 2022. [Online]. Available: http://pan.baidu.com/
[4]
S. Roy, T. Vieira, and D. Roth, “Reasoning about Quantities in Natural Language,” Trans Assoc Comput Linguist , vol. 3, pp. 1–13, Dec. 2015, doi: 10.1162/tacl_a_00118.
T ABEL 5 A KURASI M ETODE U SULAN TERHADAP STRUCTURE LOSS
.
Penalti structure loss 𝜆 Akurasi Fold0 Akurasi Fold 1 Akurasi Fold 2 Akurasi Fold 3 Akurasi Fold 4 Rata-rata Akurasi 0.9 0.86 0.78 0.85 0.83 0.76 0.84 0.8 0.89 0.76 0.84 0.85 0.77 0.84 0.7 0.9 0.89 0.9 0.89 0.90 0.89 0.6 0.87 0.88 0.86 0.86 0.76 0.85
T ABEL 6 A KURASI M ETODE U SULAN DIMENSI VEKTOR KALIMAT
.
Penalti structure loss 𝜆 Akurasi Fold0 Akurasi Fold 1 Akurasi Fold 2 Akurasi Fold 3 Akurasi Fold 4 Rata-rata Akurasi 50 0.86 0.78 0.85 0.83 0.76 0.82 100 0.89 0.76 0.84 0.85 0.77 0.83 200 0.93 0.91 0.92 0.91 0.9 0.92

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 02, Juni 2022 : 608–614
[5] A. Mitra and C. Baral, “Learning To Use Formulas To Solve Simple Arithmetic Problems.” Accessed: Jun. 18, 2022. [Online]. Available: http://allenai.org/euclid.html
[6] R. Koncel-Kedziorski, H. Hajishirzi, A. Sabharwal, O. Etzioni, and S. D. Ang, “Parsing Algebraic Word Problems into Equations,” Trans Assoc
Comput Linguist , vol. 3, pp. 585–597, Dec. 2015, doi: 10.1162/tacl_a_00160.
[7] Y. Wang, X. Liu, and S. Shi, “Deep Neural Solver for Math Word Problems.” Accessed: Jun. 18, 2022. [Online]. Available: https://aclanthol- ogy.org/D17-1088/
[8] L. Wang et al. , “MathDQN: Solving Arithmetic Word Problems via Deep Reinforcement Learning.” Accessed: Jun. 18, 2022. [Online]. Availa- ble: www.aaai.org
[9] R. Socher et al. , “ Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank,” Association for Computational Linguis- tics. Accessed: Jun. 18, 2022. [Online]. Available: http://nlp.stanford.edu/
[10] R. Socher, C. Chiung, Y. Lin, A. Y. Ng, and C. D. Manning, “Parsing Natural Scenes and Natural Language with Recursive Neural Networks,” 2011. Accessed: Jun. 18, 2022. [Online]. Available: www.socher.org.
[11] Y. Zhang, H. Zhou, and Z. Li, “Fast and accurate neural CRF constituency parsing,” in IJCAI International Joint Conference on Artificial Intelli- gence , 2020, vol. 2021-January, pp. 4046–4053. doi: 10.24963/ijcai.2020/560.
[12] T. Mikolov, K. Chen, G. Corrado, and J. Dean, “Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality.” Accessed: Jun. 18, 2022. [Online]. Available: https://proceedings.neurips.cc/paper/2013/hash/9aa42b31882ec039965f3c4923ce901b-Abstract.html
[13] T. Mikolov, K. Chen, G. Corrado, and J. Dean, “Efficient estimation of word representations in vector space,” 2013.
[14] R. Socher, J. Pennington, E. H. Huang, A. Y. Ng, and C. D. Manning, “Semi-Supervised Recursive Autoencoders for Predicting Sentiment Distri- butions.” Accessed: Jun. 18, 2022. [Online]. Available: www.socher.org.
[15] R. Socher, E. H. Huang, J. Pennington, A. Y. Ng, and C. D. Manning, “Dynamic Pooling and Unfolding Recursive Autoencoders for Paraphrase Detection.” Accessed: Jun. 18, 2022. [Online]. Available: https://proceedings.neurips.cc/paper/2011/hash/3335881e06d4d23091389226225e17c7- Abstract.html
[16] B. Taskar, D. Klein, M. Collins, D. Koller, and C. Manning, “Max-Margin Parsing.” Accessed: Jun. 18, 2022. [Online]. Available: https://aclan- thology.org/W04-3201.pdf
[17] N. D. Ratliff, J. Andrew Bagnell, and M. A. Zinkevic, “Maximum margin planning,” in ACM International Conference Proceeding Series , 2006, vol. 148, pp. 729–736. doi: 10.1145/1143844.1143936.
[18] M. O’donnell, “RSTTool 2.4-A Markup Tool for Rhetorical Structure Theory.” Accessed: Jun. 18, 2022. [Online]. Available: https://aclanthol- ogy.org/W00-1434.pdf