Abstract En nackdel med strukturerade förutsägelser metoder är att parameteruppskattning kräver upprepade slutsatser, som är intractable för allmänna strukturer. I detta papper presenterar vi en ungefärlig träningsalgoritm som kallas bitvis träning (PW) som delar upp faktorerna i dragbara subgrafer, som vi kallar bitar, som tränas självständigt. Bitvis träning kan tolkas som en approximation av den exakta sannolikheten med trosförökning, och olika sätt att göra denna tolkning ger olika insikter i metoden. Vi presenterar också en förlängning till bitvis träning, som kallas bitvis pseudolikelihood (PWPL), avsedd för när variabler har stor kardinalitet. På flera verkliga naturliga språk bearbetning uppgifter, bitvis träning utför överlägsen Besag pseudolikelihood och ibland jämförbar med exakt maximal sannolikhet. Dessutom, PWPL presterar på liknande sätt som PW och överlägsen standard pseudolikelihood, men är fem till tio gånger mer beräkningseffektiv än batch maximal sannolikhet utbildning.
Ett alternativt tillvägagångssätt är att bryta ner faktorgrafen i dragbara subgrafer (eller bitar) som utbildas självständigt REF, som också följer i detta papper.
Piecewise training for structured prediction
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}