Vi undersöker modeller för oövervakat lärande med konkava log-likelihood-funktioner. Vi börjar med det mest välkända exemplet, IBM Model 1 för orduppriktning (Brown et al., 1993) och analyserar dess egenskaper, diskuterar varför andra modeller för oövervakad inlärning är så sällan konkava. Vi presenterar sedan konkava modeller för beroende grammatik induktion och validera dem experimentellt. Vi tycker att våra konkava modeller är effektiva initializers för beroendemodellen av Klein och Manning (2004) och visar att vi kan koda språkkunskaper i dem för bättre prestanda.
REF föreslog en konkava modell för oövervakad tolkning av beroende med IBM Model 1.
Concavity and Initialization for Unsupervised Dependency Parsing
{'venue': 'NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}