Markov order-1 villkorliga slumpmässiga fält (CRF) och semi-Markov CRFs är två populära modeller för sekvens segmentering och märkning. Båda modellerna har fördelar när det gäller vilken typ av egenskaper de mest naturligt representerar. Vi föreslår en hybridmodell som kan representera båda typerna av funktioner, och beskriva effektiva algoritmer för dess utbildning och slutledning. Vi visar att vår hybridmodell uppnår felreduktioner på 18% och 25% över en standardorder-1 CRF och en semi-Markov CRF (resp.) om uppgiften för kinesisk ordsegmentering. Vi föreslår också användning av en kraftfull funktion för semi-Markov CRF: log villkorade odds att en given token sekvens utgör en bit enligt en generativ modell, vilket minskar fel med ytterligare 13%. Vårt bästa system uppnår 96,8% F-mått, den högsta rapporterade poängen på denna testuppsättning.
I Ref föreslogs en semi-CRF-modell.
A Hybrid Markov/Semi-Markov Conditional Random Field For Sequence Segmentation
{'venue': 'Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}