Med tanke på en samling diskreta slumpvariabler som representerar resultaten av inlärda lokala prediktorer på naturligt språk, t.ex. namngivna enheter och relationer, söker vi ett optimalt globalt uppdrag till variablerna i närvaro av generella (icke-sekvensmässiga) begränsningar. Exempel på dessa begränsningar är vilken typ av argument en relation kan ta, och den ömsesidiga verksamheten i olika relationer, etc. Vi utvecklar en linjär programmeringsformulering för detta problem och utvärderar det i samband med att vi samtidigt lär oss namngivna enheter och relationer. Vår strategi gör det möjligt för oss att effektivt införliva domän- och uppgiftsspecifika begränsningar vid beslutstidpunkten, vilket resulterar i betydande förbättringar av noggrannheten och den "mänskliga" kvaliteten på slutledningarna.
I synnerhet presenterar REF en linjär programmeringsmetod för uppgiften att samtidigt klassificera typer av enheter och deras relationer i text.
A Linear Programming Formulation For Global Inference In Natural Language Tasks
{'venue': 'Conference On Computational Natural Language Learning CoNLL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}