Den maximala entropimetoden har nyligen framgångsrikt införts i en mängd olika naturliga språktillämpningar. I var och en av dessa tillämpningar uppnås dock effekten av den maximala entropimetoden på bekostnad av en betydande ökning av beräkningskraven. I denna uppsats presenterar vi en teknik, nära relaterad till den klassiska klusterexpansionen från statistisk mekanik, för att minska de beräkningskrav som krävs för att beräkna villkorade maximal entropi språkmodeller.
John Lafferty REF föreslår en klusterexpansion till
Cluster Expansions and Iterative Scaling for Maximum Entropy Language Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}