機械学習コミュのdecoding

Decodingを直して欲しい情報を取り出すための論文のまとめです。

Integer Linear Programming 系統
Viterbiのかわりに　ILPを使って、もっとグローバルなConstraintsを入れてもDecoding出来るようにしよう、というやりかたなんですが、今年は結構多いです。

2005年の論文
Integer Linear Programming Inference for Conditional Random Fields
http://l2r.cs.uiuc.edu/~danr/Papers/RothYi05.pdf

ここから2006年の論文で、係受け解析に使う話。
Incremental Integer Linear Programming for Non-projective Dependency Parsing
http://sebrie.freehostia.com/cms/publications/emnlp06-riedel-clarke.fix.pdf

機械翻訳で必要になる、Word Alignmentの方に持ってくる話。
Word Alignment via Quadratic Assignment
http://www.cs.berkeley.edu/~taskar/pubs/naacl06_qap.pdf

ILPよりも、Finite State Machineを使って、もっと速くやろうという話。
A fast finite-state relaxation method for enforcing global constraints on sequence decoding
http://nlp.cs.jhu.edu/~royt/hlt-naacl-2006.pdf

ILPとfinite-state系統以外のdecodingを含めた学習方は　Hal Daume III の A* を使ったものや、searnがあります。　賢く検索できるように学習すれば、速くできる。　したがって、ややこしい search space でも探せるという感じでしょうか。

少し毛色を変えて、sequenceの途中でもdecodeする話。
Online Decoding of Markov Models with Latency Constraints
http://www.icml2006.org/icml_documents/camera-ready/083_Online_Decoding_of_M.pdf