具体化上下文模型
组合数学
2015-08-17 v2
摘要
在简单模型中进行精确推理与在复杂模型中进行近似推理之间存在着经典的张力。后者提供了表达能力从而提高了准确性，而前者则提供了对空间的覆盖，这是置信度估计和间接监督学习的重要属性。在本工作中，我们引入了一种新方法，即具体化上下文模型 (reified context models)，以调和这种张力。具体而言，我们通过将上下文数量（图形模型中因子的阶数）具体化，使其成为模型内部的一个随机变量，从而让该选择在“运行时”被动态决定。实证研究表明，我们的方法在三个自然语言任务上均获得了表达能力和覆盖范围。
引用
@article{arxiv.1502.06664,
title = {Maximising common fixtures in a round robin tournament with two divisions},
author = {Wayne Burrows and Christopher Tuffley},
journal= {arXiv preprint arXiv:1502.06664},
year = {2015}
}
备注
15 pages, 3 figures generated using the tikz package. v2: Final version following peer review, as published in Australas. J. Combin. References added, notation revised, theorem statement strengthened slightly with respect to home and away status, additional minor changes