Vi experimenterar grafbaserad SemiSupervised Learning (SSL) av villkorliga slumpmässiga fält (CRF) för tillämpning av talade språkförståelse (SLU) på ojämlika data. De anpassade etiketterna för exempel erhålls med IBM Model. Vi anpassar en baslinje semiövervakad CRF genom att definiera nya funktioner och ändra etikettutbredningsalgoritmen. Våra resultat visar att vårt föreslagna tillvägagångssätt avsevärt förbättrar prestandan hos den övervakade modellen genom att utnyttja de kunskaper som inhämtats från grafen.
REF tillämpar grafbaserad övervakad inlärning av villkorliga slumpmässiga fält (CRF) för talad språkförståelse (SLU) om ojämlika data.
Graph-Based Semi-Supervised Conditional Random Fields For Spoken Language Understanding Using Unaligned Data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}