I detta dokument föreslår vi guidat lärande, en ny inlärningsram för dubbelriktad sekvensklassificering. Uppgifterna att lära sig ordning inferens och utbildning den lokala klassificeringen är dynamiskt införlivade i en enda Perceptron som lärande algoritm. Vi tillämpar denna nya inlärningsalgoritm för POS-märkning. Det får en felfrekvens på 2,67 % på standard-PTB-testuppsättningen, vilket motsvarar 3,3 % relativ felminskning jämfört med det tidigare bästa resultatet på samma datauppsättning, samtidigt som man använder färre funktioner.
REF presenterar ramverket för guidat lärande (GL) för klassificering av dubbelriktade sekvenser.
Guided Learning for Bidirectional Sequence Classification
{'venue': '45th Annual Meeting of the Association of Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}