Key points are not available for this paper at this time.
تستخدم معظم نماذج معالجة اللغة الطبيعية الإحصائية الحالية الميزات المحلية فقط للسماح بالبرمجة الديناميكية في الاستدلال، لكن هذا يجعلها غير قادرة على استيعاب البنية بعيدة المدى السائدة في استخدام اللغة بشكل كامل. نوضح كيفية حل هذا المأزق باستخدام عينات جيبس، وهي طريقة مونت كارلو بسيطة تُستخدم لأداء الاستدلال التقريبي في النماذج الاحتمالية المفككة. باستخدام التلدين المحاكى بدلاً من فك ترميز فيتربي في نماذج التسلسل مثل HMMs و CMMs و CRFs، يصبح من الممكن دمج البنية غير المحلية مع الحفاظ على قابلية الاستدلال. نستخدم هذه التقنية لتعزيز نظام استخراج المعلومات القائم على CRF بنماذج تبعية طويلة المدى، مع فرض تناسق الوسوم وقيود تناسق قوالب الاستخراج. تؤدي هذه التقنية إلى تقليل الخطأ بنسبة تصل إلى 9% مقارنةً بأنظمة متقدمة في مهمتين معروفتين لاستخراج المعلومات.
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
درس فينكيل وآخرون (Sat,) هذا السؤال.
www.synapsesocial.com/papers/6a0711d985d51e7cc7583d09 — DOI: https://doi.org/10.3115/1219840.1219885
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context:
Jenny Rose Finkel
Trond Grenager
Christopher D. Manning
Stanford University
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...