I sekvensmodellering vill vi ofta representera komplex interaktion mellan etiketter, såsom när man utför flera, kaskadmärkta märkningsuppgifter på samma sekvens, eller när det finns långdistansberoenden. Vi presenterar dynamiska villkorade slumpmässiga fält (DCRFs), en generalisering av linjär kedja villkorade slumpmässiga fält (CRFs) där varje tid skiva innehåller en uppsättning tillståndsvariabler och kanter-en distribuerad stat representation som i dynamiska Bayesian nätverk (DBNs)-och parametrar är bundna över skivor. Eftersom exakt slutsats kan vara intractable i sådana modeller, utför vi ungefärlig inference med hjälp av flera scheman för trosförökning, inklusive träd-baserad reparameterization (TRP). På en naturligt språklig bitning uppgift, visar vi att en DCRF presterar bättre än en serie linjär kedja CRFs, uppnå jämförbara prestanda med endast hälften av träningsdata.
Sutton m.fl. REF presenterade en dynamisk modell för villkorade slumpmässiga fält (DCRF) vars struktur och parametrar upprepas över en sekvens.
Dynamic conditional random fields: factorized probabilistic models for labeling and segmenting sequence data
{'venue': "ICML '04", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}