คำถามติดแท็ก memm

ฉันรู้สึกทึ่งกับแนวคิดของรูปแบบสูงสุดของเอนโทรปีมาร์คอฟ (MEMM) และฉันกำลังคิดที่จะใช้มันสำหรับแท็กเกอร์ Speech (POS) ส่วนหนึ่ง ในขณะนี้ฉันใช้ลักษณนาม Maximum Entropy (ME) ทั่วไปเพื่อติดแท็กแต่ละคำ สิ่งนี้ใช้คุณสมบัติหลายอย่างรวมถึงสองแท็กก่อนหน้านี้ MEMM ใช้อัลกอริทึม Viterbi เพื่อค้นหาเส้นทางที่เหมาะสมผ่านห่วงโซ่มาร์คอฟ (เช่นเพื่อค้นหาแท็กชุดที่สมบูรณ์แบบที่สุดสำหรับประโยคแทนที่จะเป็นคำแต่ละคำที่เหมาะสมที่สุด อ่านเกี่ยวกับเรื่องนี้ดูเหมือนจะมีความสง่างามและความเรียบง่ายที่ยอดเยี่ยม อย่างไรก็ตามแต่ละสเตจจะอาศัย "ผลลัพธ์" ของสเตจก่อนหน้าเท่านั้น (เช่นตามเครือมาร์คอฟ) อย่างไรก็ตามโมเดล ME ของฉันใช้สองขั้นตอนก่อนหน้า (เช่นแท็กสำหรับสองคำก่อนหน้านี้) ดูเหมือนว่าฉันมีวิธีที่เป็นไปได้สองวิธี: เช่นเดียวกับการใช้ Viterbi แบบเดิมให้ใช้ชุดของเส้นทางที่จัดเก็บตามขั้นตอนเดียว (ก่อนหน้านี้) ตัวแยกประเภท ME ของฉันจะใช้ขั้นตอนนี้และ 'แช่แข็ง' ก่อนหน้านี้ (ถูกแช่แข็งในเส้นทางภายใต้การพิจารณา) เพื่อสร้างฟังก์ชันถ่ายโอน หรือฉันเขียนอัลกอริทึมเพื่อติดตามสองขั้นตอน สิ่งนี้มีความซับซ้อนมากขึ้นและจะไม่เป็นโมเดลของมาร์คอฟที่แท้จริงอีกต่อไปเพราะฟังก์ชั่นถ่ายโอนแต่ละตัว (เช่นจาก ME Model) จะขึ้นอยู่กับสองขั้นตอนก่อนหน้านี้และไม่ใช่หนึ่งขั้นตอน มันทำให้ฉันรู้ว่าสิ่งที่สองจะแม่นยำยิ่งขึ้นแม้ว่ามันจะซับซ้อนกว่าก็ตาม ฉันยังไม่พบตัวอย่างใด ๆ ของสิ่งนี้ในระหว่างการค้นหาวรรณกรรม มันถูกลองแล้วหรือยัง? วิธีการสองขั้นตอนนี้ช่วยปรับปรุงความแม่นยำโดยรวมหรือไม่?

9 machine-learning  mcmc  maximum-entropy  memm