De flesta nuvarande statistiska modeller för bearbetning av naturligt språk använder endast lokala funktioner för att möjliggöra dynamisk programmering i slutänden, men detta gör att de inte fullt ut kan redogöra för den långa avståndsstruktur som är allmänt förekommande i språkanvändning. Vi visar hur man löser detta dilemma med Gibbs provtagning, en enkel Monte Carlo metod som används för att utföra ungefärlig inferens i faktoriserade probabilistiska modeller. Genom att använda simulerad glödgning i stället för Viterbi-avkodning i sekvensmodeller som HMMs, CMMs och CRFs, är det möjligt att införliva icke-lokal struktur samtidigt bevara dragbar inferens. Vi använder denna teknik för att förstärka ett befintligt CRF-baserat informationsextraktionssystem med långdistansmodeller för beroende, säkerställande av etikettkonsistens och krav på extraktionsmallskonsistens. Denna teknik resulterar i en felminskning på upp till 9 % jämfört med toppmoderna system på två etablerade uppgifter för informationsutvinning.
Finkel m.fl. REF kritiserar användningen av tro förökning och tillämpa Gibbs provtagning för att genomdriva etikettkonsistens och extraktion mall konsekvens begränsningar.
Incorporating Non-Local Information Into Information Extraction Systems By Gibbs Sampling
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}