links
クラスタリング
- Percy Liang and Dan Klein, “Online EM for Unsupervised Models”, 2009, NAACL. (pdf) EMアルゴリズムをオンライン化
オンライン学習
- Koby Crammer, Alex Kulesza, and Mark Dredze. “Adaptive Regularization of Weight Vectors”. Machine Learning. 2013. (pdf) AROWを多値分類に拡張する
構造学習
- Michael Collins. “Discriminative Training Methods for Hidden Markov Models: Theory and Experiments with Perceptron Algorithms”. EMNLP. 2012. (pdf) 構造化パーセプトロンを提案する
- Michael Collins and Brian Roark. “Incremental Parsing with the Perceptron Algorithm”. ACL. 2004. (pdf) 構造化パーセプトロンの学習をearly updateをして高速化する
- Yue Zhang and Stephen Clark. “A Tale of Two Parsers: investigating and combining graph-based and transition-based dependency parsing using beam-search”. EMNLP. 2008. (pdf) 構文解析を構造化パーセプトロンにより学習＋ビームサーチ
- Liang Huang, Suphan Fayong, and Yang Guo. “Structured Perceptron with Inexact Search”. NAACL. 2012. (pdf) 構造化パーセプトロンの探索の近似に収束の保証をする
並列/分散学習
- Ryan McDonald, Keith Hall, and Gideon Mann. “Distributed Training Strategies for the Structured Perceptron”. NAACL. 2010. (pdf) 構造化パーセプトロンを分散環境で学習する
- Kai Zhao and Liang Huang, “Minibatch and Parallelization for Online Large Margin Structured Learning”, NAACL, 2013. (pdf) 構造化パーセプトロン、MIRAをミニバッチ化して並列環境で学習する
その他
- Katja Filippova and Yasemin Altun. “Overcoming the Lack of Parallel Data in Sentence Compression”. EMNLP. 2013. (pdf) 原文と圧縮文のコーパスをウェブから収集し、教師あり学習で文圧縮する。
- Kevin Gimpel, Dhruv Batra, Chris Dyer, and Gregory Shakhnarovich. “A Systematic Exploration of Diversity in Machine Translation”. EMNLP. 2013. (pdf) 多様性の観点で貪欲的にn-best解を探索する
開発関係
言語資源のリンク
チュートリアルのリンク
- Semantic Parsing with Combinatory Categorial Grammars
- ACL2013でのチュートリアル
- Yoav Artzi, Nicholas FitzGerald and Luke Zettlemoyer
- Graham Neubig - チュートリアル資料
- 超高速テキスト処理のためのアルゴリズムとデータ構造
- オンライン学習、データ構造の色々
- Averaged Perceptronの効率的な計算方法
