Structured prediction models via the matrix-tree theorem
Visualitza/Obre
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2007
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
This paper provides an algorithmic framework for learning statistical models involving directed spanning trees, or equivalently non-projective dependency structures. We show how partition functions and marginals for directed spanning trees can be computed by an adaptation of Kirchhoff’s Matrix-Tree Theorem. To demonstrate an application of the method, we perform experiments which use the algorithm in training both log-linear and max-margin dependency parsers. The new training methods give improvements in accuracy over perceptron-trained models.
CitacióKoo, T. [et al.]. Structured prediction models via the matrix-tree theorem. A: Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. "Joint Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Computational Natural Language Learning (EMNLP-CoNLL)". Praga: 2007, p. 141-150.
Versió de l'editorhttp://aclweb.org/anthology-new/D/D07/D07-1015.pdf
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
2007-emnlp-kgcc.pdf | 220,9Kb | Visualitza/Obre |