Построение пространств свойств на основе вероятностных моделей для задач предсказания структур

СОДЕРЖАНИЕ
Введение
Глава 1. Задачи предсказания структур проблемы и подходы к их
решению
Глава 2. Методы построения отображений на основе вероятностных моделей
2.1. Постановка задачи.
2.2. Ядро Фишера для предсказания структур.
2.3. Ядро ТОР для перестановки гипотез
2.4. Применение отображений.
2.5. Эксперименты.
2.5.1. Вероятностная модель.
2.5.2. Построение отображения.
2.5.3. Обучающий алгоритм.
2.5.4. Методы оценки точности в синтаксическом анализе
2.5.5. Постановка эксперимента и экспериментальные результаты
2.6. Выводы.
Глава 3. Использование вероятностных моделей для оптимизации
ожидаемой ошибки с произвольными функциями потерь
3.1. Постановка задачи
3.2. Аппроксимация ожидаемой потери с помощью вероятностной модели.
3.3. Аппроксимация ожидаемой потери с помощью дискриминативных моделей.
3.3.1. Аппроксимация с ядром Фишера для предсказания структур
3.3.2. Аппроксимация с ядром ТИС.
3.3.3. Аппроксимация на основе произвольной дискриминативной
модели
3.4. Использование отображений, нацеленных на минимизацию
ожидаемой ошибки.
3.4.1 Ядро потерь
3.4.2 Ядро логит потерь
3.5. Эксперименты
3.5.1. Вероятностная модель и построение отображения.
3.5.2. Эксперименты с использованием БУМ.
3.5.2. Эксперименты с псрцептроном с голосованием и отображением
р 3.5.3. Эксперименты с перцептроном с голосованием и ядром
свертки для деревьев
3.6. Выводы
Глава 4. Адаптация статистических методов с использованием
отображений, основанных на вероятностных моделях.
4.1. Постановка задачи и обзор предлагаемых методов
4.2. Возможности по репараметризации отображений.
4.3. Перемещение в новую область
4.4. Фокусировка на области
4.5. Эксперименты
щ 4.5.1. Используемые наборы данных и методы
4.5.2. Эксперименты для подхода перемещение
4.5.3. Эксперименты для подхода фокусировка
4.5.4. Эксперименты распределение слов против распределения
структур .
4.5.5. Обсуждение результатов.
4.6. Предшествующие исследования в области адаптации.
4.7. Выводы.
Глава 5. Методы объединения вероятностных моделей с
линейными моделями, использующими произвольные
пространства свойств.
6.1. Постановка задачи.
р 6.2. Построение отображения
6.3. Оценка обобщающей способности.
6.4. Выводы
Глава 6. Решение проблем с большим, но ограниченным числом
выходных категорий.
6.1. Постановка задачи.
6.2. Критерий оптимизации
6.3. Оценка обобщающей способности.
6.4. Эксперименты
6.5. Выводы
Заключение
Список литературы