論文の概要: An Investigation of Potential Function Designs for Neural CRF

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.05604v1
• Date: Wed, 11 Nov 2020 07:32:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-26 23:06:40.032393
• Title: An Investigation of Potential Function Designs for Neural CRF
• Title（参考訳）: ニューラルCRFのポテンシャル関数設計法の検討
• Authors: Zechuan Hu, Yong Jiang, Nguyen Bach, Tao Wang, Zhongqiang Huang, Fei Huang, Kewei Tu
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルCRFモデルに対する一連の表現力のあるポテンシャル関数について検討する。 実験により, 隣接する2つのラベルと隣接する2つの単語のベクトル表現に基づく分解された二次ポテンシャル関数が, 常に最高の性能を達成することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.79555356970344
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The neural linear-chain CRF model is one of the most widely-used approach to sequence labeling. In this paper, we investigate a series of increasingly expressive potential functions for neural CRF models, which not only integrate the emission and transition functions, but also explicitly take the representations of the contextual words as input. Our extensive experiments show that the decomposed quadrilinear potential function based on the vector representations of two neighboring labels and two neighboring words consistently achieves the best performance.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークの線形鎖CRFモデルは、シークエンスラベリングにおいて最も広く使われているアプローチの1つである。 本稿では, ニューラルCRFモデルにおいて, 出力関数と遷移関数を統合するだけでなく, 文脈単語の表現を入力として明示的に取り込む一連の表現的ポテンシャル関数について検討する。 広範な実験により、2つの隣接ラベルと2つの隣接ワードのベクトル表現に基づく分解された二次ポテンシャル関数は、一貫して最高の性能が得られることを示した。

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