End-to-end prestanda av naturliga språkbehandlingssystem för sammansatta uppgifter, såsom svar på frågor och text, hindras ofta genom användning av en girig 1-bästa pipeline arkitektur, som orsakar fel att sprida och sammansättning i varje skede. Vi presenterar en ny arkitektur, som modellerar dessa pipelines som Bayesian nätverk, med varje låg nivå uppgift som motsvarar en variabel i nätverket, och sedan utför vi ungefärlig slutsats för att hitta den bästa märkningen. Vårt tillvägagångssätt är extremt enkelt att tillämpa, men vi vinner på att ta prover på hela distributionen över etiketter i varje steg i rörledningen. Vi tillämpar vår metod på två uppgifter - semantisk rollmärkning och erkännande av textinnehåll - och uppnå användbara prestandavinster från den överlägsna pipelinearkitekturen.
Finkel m.fl. visa att modellera en pipeline som en Bayesian nätverk där varje komponent ses som en slumpmässig variabel och sedan utföra ungefärlig slutsats för att bestämma den bästa utgången kan överträffa en girig pipeline arkitektur där ett bäst beslut fattas vid varje nod REF.
Solving The Problem Of Cascading Errors: Approximate Bayesian Inference For Linguistic Annotation Pipelines
{'venue': 'Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}