暑假的工作：

把依存句法分析的准确率提高到了92.6%，不过是在Ontonotes 4.0数据集上的

使用的是averaged perceptron算法进行参数学习，结构化SVM最佳情况准确率只有91.6%

inference算法也没有使用最开始想用的对偶分解：一个原因是对偶分解速度比较慢，各个子问题之间使用投影梯度下降算法来求解，收敛速度很慢！第二个原因是准确率不高。。。

假期的工作是在最原始的数据集上做的，添加了两类特征。准确率从87%提升到92.6%

接下来的工作：

（1）想办法找到Penn Treebank数据集

（2）把chunk特征和clause特征继续修改

（3）想办法提高使用结构化SVM的准确率