Att lära sig allmänna funktionella beroenden är ett av de viktigaste målen inom maskininlärning. Den senaste tidens framsteg med kärnbaserade metoder har fokuserat på att utforma flexibla och kraftfulla input representationer. I detta dokument behandlas den kompletterande frågan om problem som rör komplexa resultat, t.ex. flera beroende utdatavariabler och strukturerade utdatautrymmen. Vi föreslår att generalisera multiclass Support Vector Machine lärande i en formulering som involverar funktioner som extraheras gemensamt från ingångar och utgångar. Det resulterande optimeringsproblemet löses effektivt genom en skärande planalgoritm som utnyttjar problemets gleshet och strukturella nedbrytning. Vi demonstrerar mångsidigheten och effektiviteten i vår metod för problem som sträcker sig från övervakad grammatikinlärning och namngiven-enhetsigenkänning, till taxonomisk textklassificering och sekvensanpassning.
Ref föreslog sedan en strukturerad SVM för grammatikinlärning, namngiven-enhetsigenkänning, textklassificering och sekvensanpassning.
Support vector machine learning for interdependent and structured output spaces
{'venue': "ICML '04", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}