I detta dokument föreslås en ram för halvövervakat strukturerat lärande (SOL), särskilt för sekvensmärkning, baserat på ett hybridgenerativt och diskriminerande tillvägagångssätt. Vi definierar den objektiva funktionen hos vår hybridmodell, som är skriven i log-lineär form, genom att diskriminerande kombinera discriminativa strukturerade prediktorer med generativa modeller som innehåller omärkta data. Därefter används omärkta data på ett generativt sätt för att öka summan av de särskiljande funktionerna för alla utgångar under parameteruppskattningen. Experiment om namngiven enhetsigenkänning (CoNLL-2003) och syntaktisk buckling (CoNLL-2000) visar att vår hybridmodell avsevärt överträffar den senaste prestanda som erhållits med övervakade SOL-metoder, såsom villkorade slumpmässiga fält (CRF).
• Suzuki m.fl. REF föreslog en semi-övervakad strukturerad utdataprediktionsmetod för sekvensmärkningsuppgift.
Semi-Supervised Structured Output Learning Based on a Hybrid Generative and Discriminative Approach
{'venue': '2007 Joint Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Computational Natural Language Learning (EMNLP-CoNLL)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}