Vi föreslår en ny metod som möjliggör utbildning av en kärnoriserad strukturerad utgångsmodell. Det strukturerade lärandet kan på ett flexibelt sätt utgöra ett problem och blir därmed allt populärare i behandling av naturligt språk. Samtidigt polynom kärnan metoden är effektiv i många naturliga språk bearbetning uppgifter, eftersom den tar hänsyn till kombinationen av funktioner. Det är dock beräknings svårt att samtidigt använda både det strukturerade utdatainlärningen och kärnmetoden. Vår metod undviker denna svårighet genom att omvandla kärnans funktion, och möjliggör det kärnoriserade strukturerade utdatainlärningen. Vi diskuterar teoretiskt den föreslagna metodens beräkningskomplexitet och även empiriskt visar dess höga effektivitet och effektivitet genom experiment i uppgiften att identifiera överenskommelser och meningsskiljaktigheter mellan uttalanden vid möten. Att identifiera förhållandet mellan överenskommelse och oenighet består av två inbördes relaterade problem: identifiering av det yttrande som varje yttrande är avsett för och klassificering av varje uttalande till godkännande, ogillande eller andra. Vi använder samtidigt både det strukturerade lärandet och kärnmetoden för att ta hänsyn till denna korrelation av de två problemen.
Morita m.fl. föreslog en modell baserad på strukturerat lärande om resultat för att identifiera överenskommelser och oense relationer i en diskussion REF ).
Structured Output Learning with Polynomial Kernel
{'venue': 'RANLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}