Vi presenterar en ny inlärningsram för pipelinemodeller som syftar till att förbättra kommunikationen mellan på varandra följande steg i en pipeline. Vår metod utnyttjar de konfidensvärden som är förknippade med utgångar i ett visst skede i en pipeline för att beräkna probabilistiska funktioner som används i andra steg nedströms. Vi beskriver en enkel metod för att integrera probabilistiska funktioner i de linjära poängfunktioner som används av toppmoderna maskininlärningsalgoritmer. Experimentell utvärdering av beroendetolkning och namngiven enhetsigenkänning visar överlägsenheten i vår strategi jämfört med rörledningsmodellerna, särskilt när tidigare stadier i rörledningen uppvisar låg noggrannhet.
Pipeline modeller med hjälp av förtroende uppskattningar i ett steg som vikter för ytterligare nedströms steg förbättra över baslinje beroende tolkning och namngivna enhet erkännande rörledning modeller REF.
Learning with Probabilistic Features for Improved Pipeline Models
{'venue': 'Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}