Vi visar för både engelsk POS-märkning och kinesisk ordsegmentering att med korrekt representation kan ett stort antal deterministiska begränsningar läras av utbildningsexempel, och dessa är användbara för att begränsa probabilistisk inferens. För taggning används lärda begränsningar direkt för att begränsa Viterbi-avkodning. För segmentering kan teckenbaserade märkningsbegränsningar läras med samma mallar. De är dock bättre tillämpas på en ordbaserad modell, alltså ett heltal linjär programmering (ILP) formulering föreslås. För båda problemen har motsvarande begränsade lösningar fördelar både när det gäller effektivitet och noggrannhet.
REF använde det i kinesisk ordsegmentering.
Exploring Deterministic Constraints: from a Constrained English POS Tagger to an Efficient ILP Solution to Chinese Word Segmentation
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}