I detta dokument införs dubbel nedbrytning som en ram för härledning av inferensalgoritmer för NLP-problem. Metoden bygger på standardiserade dynamiska programmeringsalgoritmer som orakellösare för underproblem, tillsammans med en enkel metod för att tvinga fram en överenskommelse mellan de olika oraklerna. Tillvägagångssättet löser tydligt en linjär programmering (LP) lättnad av det globala inferensproblemet. Det leder till algoritmer som är enkla, genom att de använder befintliga avkodningsalgoritmer; effektiva, genom att de undviker exakta algoritmer för den fullständiga modellen; och ofta exakt, i att empiriskt de ofta återställa rätt lösning trots att använda en LP avslappning. Vi ger experimentella resultat på två problem: 1) kombinationen av två lexicalized parsing modeller; och 2) kombinationen av en lexicalized parsing modell och en trigram del-of-peech tagger.
REF införde dubbel nedbrytning som en ram för att härleda inferensalgoritmer för allvarliga kombinatoriska problem i NLP.
On Dual Decomposition and Linear Programming Relaxations for Natural Language Processing
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}