Villkorliga slumpmässiga fält för sekvensmärkning erbjuder fördelar jämfört med både generativa modeller som HMM och klassificeringar som tillämpas vid varje sekvensposition. Bland sekvensmärkningsuppgifter i språkbearbetning har ytlig tolkning fått stor uppmärksamhet, med utveckling av standardutvärderingsdata och omfattande jämförelser mellan olika metoder. Vi visar här hur man tränar ett villkorat slumpmässigt fält för att uppnå prestanda så bra som någon rapporterad substantiv-fras bitning metod på CoNLL uppgiften, och bättre än någon rapporterad enskild modell. Förbättrade utbildningsmetoder baserade på moderna optimeringsalgoritmer var avgörande för att uppnå dessa resultat. Vi presenterar omfattande jämförelser mellan modeller och träningsmetoder som bekräftar och stärker tidigare resultat på grundtolkning och träningsmetoder för maximalentropimodeller.
Och när det gäller textdelning föreslog REF ett villkorligt slumpmässigt fältbaserat tillvägagångssätt.
Shallow Parsing With Conditional Random Fields
{'venue': 'Human Language Technology Conference And Meeting Of The North American Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}