Vi beskriver en discriminativt tränad sekvensjusteringsmodell baserad på den genomsnittliga perceptronen. I likhet med andra metoder för sekvensmodellering med perceptroner, och i motsats till jämförbara generativa modeller, tillåter och utnyttjar denna modell på ett öppet sätt godtyckliga egenskaper hos inmatningssträngar. Enkelheten i perceptron träning ger mer mångsidighet än jämförbara metoder, vilket gör att modellen kan tillämpas på en mängd olika problemtyper för vilka en inlärd redigeringsmodell kan vara användbar. Vi räknar upp några av dessa problemtyper, beskriver ett utbildningsförfarande för varje, och utvärderar modellens prestanda på flera problem. Vi visar att den föreslagna modellen fungerar minst lika bra som en metod baserad på statistisk maskinöversättning på två problem med namntranslitterering, och ger bevis för att kombinationen av de två tillvägagångssätten utlovar ytterligare förbättringar.
REF beskriver en discriminativt utbildad modell för sekvensanpassning baserad på genomsnittlig perceptron, som är nära relaterat till den metod som föreslås i detta dokument.
A Sequence Alignment Model Based on the Averaged Perceptron
{'venue': '2007 Joint Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Computational Natural Language Learning (EMNLP-CoNLL)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}