Linjära modeller har haft stor framgång med strukturerade förutsägelser i NLP. Många framsteg har gjorts när det gäller effektiv träning med flera förlustfunktioner, men problemet med endowing-inlärare med en mekanism för funktionsval är fortfarande olöst. Vanliga metoder använder ad hoc-filtrering eller L 1 -regularisering; båda ignorerar strukturen av funktionen utrymme, förhindrar praktikanter från att koda strukturella förkunskaper. Vi fyller denna lucka genom att anta regularizers som främjar strukturerad sparsamhet, tillsammans med effektiva algoritmer för att hantera dem. Experiment på tre uppgifter (kunkning, enhetsigenkänning, och beroende tolkning) visar vinster i prestanda, kompaktitet och modell tolkningsbarhet.
I en nyare ansökan REF, strukturerad sparhet användes för att utföra effektiv funktion mall val av tre naturliga språk bearbetning uppgifter: styckning, enhetsigenkänning, och beroende tolkning.
Structured Sparsity in Structured Prediction
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}