基于约束的自然语言处理中的统计推断与概率建模
计算与语言
2007-05-23 v1 机器学习
摘要
我们提出了一种针对基于约束的文法的概率模型，以及从不完全（即未解析）数据估计此类模型参数的方法。尽管已有方法可从不完全数据估计概率上下文无关文法的参数（Baum 1970），但迄今为止，对于涉及上下文依赖的概率文法，仅提出了从完全（即完全解析）数据的参数估计技术（Abney 1997）。然而，完全数据估计需要对大规模语言语料库进行劳动密集、易出错且文法专用的手工标注。我们提出了一种针对约束逻辑编程的对数线性概率模型，以及通过将Della-Pietra、Della-Pietra和Lafferty（1997）的估计算法扩展到不完全数据环境来估计此类模型参数的一般算法。
引用
@article{arxiv.cs/9905010,
title = {Statistical Inference and Probabilistic Modelling for Constraint-Based NLP},
author = {Stefan Riezler},
journal= {arXiv preprint arXiv:cs/9905010},
year = {2007}
}
备注
12 pages, uses knvns98.sty. Proceedings of the 4th Conference on Natural Language Processing (KONVENS-98)