Abstract Att fatta komplexa beslut i verkliga världen problem innebär ofta att tilldela värden till uppsättningar av ömsesidigt beroende variabler där en expressiv beroendestruktur bland dessa kan påverka, eller till och med diktera, vilka uppdrag som är möjliga. Vanligen använda modeller ignorerar vanligtvis expressiva beroenden eftersom det traditionella sättet att införliva icke-lokala beroenden är ineffektivt och därmed leder till dyr utbildning och slutsatser. Bidraget från detta dokument är tvåfaldigt. För det första presenterar denna uppsats Constomed Conditional Models (CCMs), ett ramverk som förstärker linjära modeller med deklarativa begränsningar som ett sätt att stödja beslut i ett uttrycksfullt output utrymme samtidigt som modularitet och dragbarhet av utbildning. Tidningen utvecklar, analyserar och jämför nya algoritmer för CCM baserade på dolda Markov-modeller och strukturerad Perceptron. Den föreslagna CCM-ramen jämförs också med uppgiftsanpassade modeller, t.ex. semi-CRF. För det andra föreslår vi CoDL, en begränsningsdriven inlärningsalgoritm, som använder sig av begränsningar för att styra halvövervakat lärande. Vi ger teoretisk motivering för CoDL tillsammans med empiriska resultat som visar fördelen med att använda deklarativa begränsningar i samband med halvövervakad utbildning av probabilistiska modeller.
REF inför en begränsad villkorlig modellram som beaktar domänkunskap i en villkorad modell för strukturerat lärande i form av deklarativa begränsningar.
Structured learning with constrained conditional models
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}