I maskininlärning, om man kan bygga en mer exakt klassificering genom att använda omärkt data (halvövervakad inlärning) är en viktig fråga. Även om ett antal halvövervakade metoder har föreslagits, är deras effektivitet när det gäller NLP-uppgifter inte alltid tydlig. I detta dokument presenteras en ny halvövervakad metod som använder ett inlärningsparadigm som vi kallar strukturellt lärande. Tanken är att hitta "hur bra klassificerare är" genom att lära sig från tusentals automatiskt genererade extra klassificeringsproblem på omärkta data. Genom att göra det kan den gemensamma prediktiva strukturen som delas av flera klassificeringsproblem upptäckas, som sedan kan användas för att förbättra prestandan på målproblemet. Metoden producerar prestanda högre än tidigare bästa resultat på CoNLL'00 syntaktisk buckling och CoNLL'03 namngiven enhet buckling (engelska och tyska).
REF presenterade en halvt övervakad inlärningsalgoritm som heter alternerande strukturoptimering för textbitning.
A High-Performance Semi-Supervised Learning Method For Text Chunking
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}