Abstrakt. Villkorliga slumpmässiga fält (CRF) ger ett kraftfullt instrument för märkningssekvenser. Hittills har dock CRF endast övervägts för att märka sekvenser över platta alfabet. I denna uppsats beskriver vi TildeCRF, den första metoden för att träna CRF:er på logiska sekvenser, dvs. sekvenser över ett alfabet av logiska atomer. TildeCRF:s nyckelidé är att använda regressionsträd i Dietterich et al.Lutningsträdet ökar inflygningen. CRF:s potentiella funktioner representeras således som viktade summor av regressionsträd i förhållande till varandra. Experiment visar en betydande förbättring jämfört med etablerade resultat som uppnåtts med dolda Markov-modeller och Fisher-kärnor för logiska sekvenser.
Slutligen har en utvidgning av villkorade slumpmässiga fält (CRF) till logiska sekvenser föreslagits i REF.
TildeCRF: Conditional random fields for logical sequences
{'venue': 'In Proceedings of the 15th European Conference on Machine Learning (ECML-06', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}