Historiskt sett har oövervakade inlärningstekniker saknat en principiell teknik för att välja antalet osynliga komponenter. Forskning om icke-parametric priors, såsom Dirichlet processen, har i stället gjort det möjligt att använda oändliga modeller, där antalet dolda kategorier inte är fast, men kan växa med mängden utbildningsdata. Här utvecklar vi det oändliga trädet, en ny oändlig modell som kan representera rekursiv förgreningsstruktur över en godtyckligt stor uppsättning dolda kategorier. Speciellt utvecklar vi tre oändliga trädmodeller, som var och en tillämpar olika självständighetsantaganden, och för varje modell definierar vi en enkel direkttilldelningsprovtagningsprocedur. Vi demonstrerar nyttan av våra modeller genom att göra oövervakad inlärning av del-av-tal taggar från trädbank beroende skelett struktur, uppnå en noggrannhet på 75,34%, och genom att göra oövervakad uppdelning av del-av-tal taggar, vilket ökar noggrannheten hos en generativ beroendetolk från 85,11% till 87,35%.
REF föreslog den oändliga trädmodellen, som representerar rekursiva förgreningsstrukturer över oändliga dolda tillstånd och inducerar POS-taggar från syntaktiska beroendestrukturer.
The Infinite Tree
{'venue': '45th Annual Meeting of the Association of Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}