Kombination av funktioner bidrar till en betydande förbättring av noggrannheten i uppgifter som del-of-tal (POS) taggning och text bitning, jämfört med att använda atomiska funktioner. Att välja kombination av funktioner för lärande med storskaliga och funktionsrika träningsdata kräver dock lång utbildningstid. Vi föreslår en snabbt förstärkande algoritm för inlärningsregler som representeras av en kombination av funktioner. Vår algoritm konstruerar en uppsättning regler genom att upprepa processen för att välja flera regler från en liten del av kandidatreglerna. Kandidatreglerna genereras från en delmängd av alla funktioner med en teknik som liknar strålsökning. Sedan föreslår vi POS-märkning och textskärning baserat på vår inlärningsalgoritm. Vår tagger och biter använda kandidat POS-taggar eller bittaggar av varje ord som samlas in från automatiskt taggade data. Vi utvärderar våra metoder med engelsk POS-märkning och textbitning. De experimentella resultaten visar att träningstiden för vår algoritm är ungefär 50 gånger snabbare än Support Vector Machines med polynomkärna i genomsnitt samtidigt som toppmodern noggrannhet och snabbare klassificeringshastighet bibehålls.
I Ref föreslogs en boosterbaserad metod som upprepar inlärningen av regler som representeras av särdragssamband.
A Fast Boosting-based Learner for Feature-Rich Tagging and Chunking
{'venue': 'CoNLL 2008: Proceedings of the Twelfth Conference on Computational Natural Language Learning', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}