1 / 11

MEMM (Maximum Entrópia Markov Modell)

MEMM (Maximum Entrópia Markov Modell). A label-bias probléma. Tanító adatbázis gold standard címkéin tanulunk, kiértékelni a generálton. Túl tökéletes, túlságosan megbízható…. Conditional Random Fields. Egyetlen feltételes (exponenciális) modell ami az egész eseményegyüttest kezeli.

fuller
Télécharger la présentation

MEMM (Maximum Entrópia Markov Modell)

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. MEMM(Maximum Entrópia Markov Modell)

  2. A label-bias probléma Tanító adatbázis gold standard címkéin tanulunk, kiértékelni a generálton. Túl tökéletes, túlságosan megbízható…

  3. Conditional Random Fields Egyetlen feltételes (exponenciális) modell ami az egész eseményegyüttest kezeli

  4. Lánc (linear-chain) CRF

  5. Dekóder lánc-CRFnél

  6. Viterbilánc-CRFhez • inicializáció:

  7. CRF tanulás gradiens alapú módszerek…

  8. Struktúráltperceptron • online tanulás • aktuális paraméterekkel (az egész struktúrára vonatkozik a jellemzőtér) dekódolás • ha nem egyezik az igazi struktúrával frissítjük a modellt • frissítés a két jellemzővektor különbségével

  9. Struktúráltperceptron Viterbi dekóder szekvenciajelölésnél: Paraméterek frissítése:

More Related