[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-31 (Sequence Labeling Problem part 3 ;结构化预测-序列标记 part 3)
[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-31 (Sequence Labeling Problem part 3 ;结构化预测-序列标记 part 3)
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上接 part 1
Sequence Labeling Problem
Outline
怎样把Structured Perceptron/SVM用到Sequence Labeling Problem呢?
Structured Perceptron/SVM
Structured Perceptron
解三个问题
和CRF update的操作很像。
Structured Perceptron v.s. CRF
Structures Perceptron只取几率最大的那一个y所形成的featrue,而CRF是考虑所有y可能形成的featrue以及它们的几率。
Structured SVM
只有training的部分有所不同。
Structured SVM – Error Function
Performance of Different Approaches
一些实验比较,可见Structured SVM性能最好。