Введение
Глава 1. Задачи предсказания структур: проблемы и подходы к их ешению 13
Глава 2. Методы построения отображений на основе вероятностных оделей 28
2.1. Постановка задачи ; 28
2.2. Ядро Фишера для предсказания структур 29
2.3. Ядро ТОР для перестановки гипотез 30
2.4. Применение отображений 37
2.5. Эксперименты 38
2.5.1. Вероятностная модель 39
2.5.2. Построение отображения 42
2.5.3. Обучающий алгоритм 45
2.5.4. Методы оценки точности в синтаксическом анализе 47
2.5.5. Постановка эксперимента и экспериментальные результаты 50
2.6. Выводы 54
Глава 3. Использование вероятностных моделей для оптимизации жидаемой ошибки с произвольными функциями потерь 55
3.1. Постановка задачи 56
3.2. Аппроксимация ожидаемой потери с помощью вероятностной одели 58
3.3. Аппроксимация ожидаемой потери с помощью дискриминативных моделей 59
3.3.1. Аппроксимация с ядром Фишера для предсказания структур. 61
3.3.2. Аппроксимация с ядром TRK 64
3.3.3. Аппроксимация на основе произвольной дискриминативной модели... 65
3.4. Использование отображений, нацеленных на минимизацию ожидаемой ошибки... 66
3.4.1 Ядро потерь 66
3.4.2 Ядро логит потерь 61
3.5. Эксперименты 69
3.5.1. Вероятностная модель и построение отображения 70
3.5.2. Эксперименты с использованием SVM 71
3.5.2. Эксперименты с перцептроном с голосованием и отображением TRK 75
3.5.3. Эксперименты с перцептроном с голосованием и ядром свертки для деревьев 77
3.6. Выводы 78
Глава 4. Адаптация статистических методов с использованием отображений, основанных на вероятностных моделях 80
4.1. Постановка задачи и обзор предлагаемых методов 81
4.2. Возможности по репараметризации отображений 84
4.3. Перемещение в новую область... 84
4.4. Фокусировка на области 87
4.5. Эксперименты 88
4.5.1. Используемые наборы данных и методы 88
4.5.2. Эксперименты для подхода «перемещение» 90
4.5.3. Эксперименты для подхода «фокусировка» 91
4.5.4. Эксперименты: распределение слов против распределения структур 93
4.5.5. Обсуждение результатов 94
4.6. Предшествующие исследования в области адаптации 96
4.7. Выводы 98
Глава 5. Методы объединения вероятностных моделей с линейными моделями, использующими произвольные пространства свойств 99
6.1. Постановка задачи 100
6.2. Построение отображения ... 102
6.3. Оценка обобщающей способности 103
6.4. Выводы 104
Глава 6. Решение проблем с большим, но ограниченным числом ыходных категорий 106
6.1. Постановка задачи 107
6.2. Критерий оптимизации 109
6.3. Оценка обобщающей способности 111
6.4. Эксперименты 114
6.5. Выводы 114
щ Заключение 116
Список литературы
