结构化加权违例感知机算法
机器学习
2016-09-15 v3
摘要
我们提出结构化加权违例感知机（SWVP）算法，一种推广了 Collins 结构化感知机（CSP）的结构化预测算法。与 CSP 不同，SWVP 的更新规则显式利用了预测标签的内部结构。我们证明了 SWVP 对于线性可分训练集的收敛性，给出了错误率和泛化界，并表明在一般情况下这些界比 CSP 特例更紧。在从 HMM 抽取数据的合成数据实验中，SWVP 的各种变体大幅优于其 CSP 特例。SWVP 还提供了令人鼓舞的初步依存句法分析结果。
引用
@article{arxiv.1602.03040,
title = {The Structured Weighted Violations Perceptron Algorithm},
author = {Rotem Dror and Roi Reichart},
journal= {arXiv preprint arXiv:1602.03040},
year = {2016}
}