Vi undersöker prototypdriven inlärning för primärt oövervakad sekvensmodellering. Förkunskaper specificeras deklarativt, genom att ge några kanoniska exempel på varje mål annotering etikett. Denna glesa prototypinformation sprids sedan över en corpus med hjälp av fördelningsliknande egenskaper i en log-linjär generativ modell. På del-of-tal induktion på engelska och kinesiska, liksom en information utvinning uppgift, prototyp funktioner ger betydande felfrekvens minskningar jämfört med konkurrenskraftiga baslinjer och överträffa tidigare arbete. Till exempel, vi kan uppnå en engelsk del-av-tal taggning noggrannhet på 80,5 % med bara tre exempel på varje tagg och ingen ordbok begränsningar. Vi jämför också med halvövervakad inlärning och diskuterar systemets feltrender.
Prototype-drive learning REF specificerar förkunskaper genom att tillhandahålla några prototyper (dvs. kanoniska exempelord) för varje etikett.
Prototype-Driven Learning For Sequence Models
{'venue': 'Human Language Technology Conference And Meeting Of The North American Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}