Perceptron utbildning tillämpas i stor utsträckning i den naturliga språkbehandling gemenskapen för att lära komplexa strukturerade modeller. Liksom alla strukturerade förutsägelselärande ramar, kan den strukturerade perceptron vara kostsamt att träna eftersom utbildning komplexitet är proportionell mot inferens, som ofta är icke-linjär i exempelsekvens längd. I detta dokument undersöker vi distribuerade utbildningsstrategier för den strukturerade perceptronen som ett sätt att minska utbildningstiderna när datorkluster finns tillgängliga. Vi tittar på två strategier och tillhandahåller konvergensgränser för ett visst sätt att distribuera strukturerad perceptronutbildning baserad på iterativ parameterblandning (eller medelvärde). Vi presenterar experiment på två strukturerade förutsägelser problem - namedentity erkännande och beroende tolkningför att belysa effektiviteten av denna metod.
För att förbättra utbildningshastigheten hos den strukturerade perceptronen tillhandahålls distribuerade utbildningsstrategier och konvergensgränser för en viss typ av distribuerad strukturerad perceptronutbildning.
Distributed Training Strategies for the Structured Perceptron
{'venue': 'Human Language Technologies: The 2010 Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}