Behovet av att mäta sekvenslikviditet uppstår i informationsextraktion, objektidentitet, datautvinning, biologisk sekvensanalys och andra domäner. Detta papper presenterar diskriminerande strängedit CRFs, en ändstat villkorlig slumpmässig fältmodell för redigering sekvenser mellan strängar. Villkorliga slumpmässiga fält har fördelar jämfört med generativa metoder till detta problem, såsom par HMMs eller arbete Ristad och Yianilos, eftersom som villkorligt utbildade metoder, de möjliggör användning av komplexa, godtyckliga åtgärder och funktioner i inmatningssträngarna. Som i generativa modeller behöver träningsdata inte ange redigeringssekvenser mellan de givna strängparen. Till skillnad från generativa modeller är dock vår modell tränad på både positiva och negativa fall av strängpar. Vi presenterar positiva experimentella resultat på flera datauppsättningar.
REF utbilda en villkorlig slumpmässig fältmodell för att diskriminera mellan matchande och icke-matchande strängpar som behandlar anpassningar som latenta.
A Conditional Random Field for Discriminatively-trained Finite-state String Edit Distance
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}