På senare tid har en mängd olika sätt att lära sig representera utvecklats i litteraturen för att framkalla latenta generaliserbara drag inom två områden. I detta dokument utökar vi standard dolda Markov modeller (HMM) för att lära distribuerade tillstånd representationer för att förbättra korsdomänen förutsägelse prestanda. Vi omformulerar HMMs genom att kartlägga varje diskret dold tillstånd till en distribuerad representation vektor och använda en förväntanmaximization algoritm för att gemensamt lära distribuerade stat representationer och modellparametrar. Vi undersöker empiriskt den föreslagna modellen för cross-domain del-of-peech taggning och sub-fras chucking uppgifter. De experimentella resultaten visar hur effektiva de distribuerade HMM är när det gäller att underlätta domänanpassning.
REF föreslog att lära distribuerade stat representationer för cross-domain sekvens förutsägelser.
Learning Hidden Markov Models with Distributed State Representations for Domain Adaptation
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}