Virtuella bevis (VE), först infördes av (Pearl, 1988), ger ett bekvämt sätt att införliva tidigare kunskap i Bayesian nätverk. Detta arbete generaliserar användningen av VE till oriktade grafiska modeller och i synnerhet till villkorade slumpmässiga fält (CRF). Vi visar att VE naturligt kan kodas in i en CRF-modell som potentiella funktioner. Ännu viktigare är att vi föreslår ett nytt semiövervakat maskininlärningsmål för att uppskatta en CRF-modell som är integrerad med VE. Målet kan optimeras med hjälp av Förväntning-Maximering algoritm samtidigt som den diskriminerande karaktären av CRFs. Vid utvärdering av CLASSIFICES-data överträffar vårt tillvägagångssätt betydligt de mest kända lösningar som rapporterats om denna uppgift.
REF införlivar tidigare kunskap i villkorade slumpmässiga fält som variabler.
On the Use of Virtual Evidence in Conditional Random Fields
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}