ABSTRACT N-gram-funktionsmallar som beaktar på varandra följande kontextuell information omfattar en familj av viktiga funktionsmallar som används i strukturerade förutsägelser. Några tidigare studier övervägde n-gram funktionen urvalsproblem men de fokuserade på en eller flera typer av funktioner i vissa uppgifter, t.ex. på varandra följande ord i en text kategorisering uppgift. I detta dokument, föreslår vi en snabb och robust bottomup omslagsmetod för att automatiskt inducera n-gram funktionsmallar, som kan inducera någon typ av n-gram funktion för någon strukturerad förutsägelse uppgift. Enligt betydelsen distribution för n-gram funktionsmallar baserat på n-gram och skevhet (offset), den föreslagna metoden först bestämmer n-gram som uppnår den bästa avvägningen mellan svårighetsgraden av de glesa dataproblemen med n-gram funktionsmallar och rikedomen i motsvarande kontextuell information, innan du kombinerar de bästa n-gram med lägre ordning grammallar på ett mycket effektivt sätt. Dessutom använder vår metod ett mallpar, dvs. de två symmetriska mallarna, snarare än en mall som grundenhet (dvs. inklusive eller exklusive ett mallpar snarare än en mall). Således, när data i träningssetet ändras något, vår metod är robust till denna fluktuation, vilket ger ett mer konsekvent induktionsresultat jämfört med den mallbaserade metoden. De experimentella resultat som erhållits för tre uppgifter, det vill säga kinesisk ordsegmentering, namngiven enhetsigenkänning och textskärning, visade den föreslagna metodens effektivitet, effektivitet och robusthet. INDEX TERMS Feature induktion, n-gram funktion mall, strukturerad förutsägelse.
Ren och Li REF presenterade till exempel en omslagsmetod för att härleda n-gram-funktionsmallar.
Fast and Robust Wrapper Method for $N$ -gram Feature Template Induction in Structured Prediction
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}