推断、学习与总体规模：SRL 模型的投影性
人工智能
2018-07-03 v1
摘要
命题数据与关系数据之间的一个微妙差异在于，在许多关系模型中，边际概率依赖于总体或域大小。本文将这种对总体大小的依赖性与统计学理论中经典的投影性（projectivity）概念相联系：投影性意味着关系预测对于域大小的变化是稳健的。我们讨论了若干常见 SRL（统计关系学习）系统的投影性，并识别出可保证产生投影性模型的句法片段。这些句法条件具有限制性，这表明在 SRL 中难以实现投影性，且在处理不同域大小时必须谨慎。
引用
@article{arxiv.1807.00564,
title = {Inference, Learning, and Population Size: Projectivity for SRL Models},
author = {Manfred Jaeger and Oliver Schulte},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.00564},
year = {2018}
}