Unsupervised spectral learning of WCFG as low-rank matrix completion

Inici | Què és? | Contacte

English | Castellano

Consultar RECERCAT

Per comunitats i
col·leccions Per data Per autors Per títols Per matèries

Consultar col·lecció

Per data Per autors Per títols Per matèries

Estadístiques

Del document Tot RECERCAT

El meu RECERCAT

Entrar Alertes per correu-e

Directori d’altres repositoris

Pàgina inicial del RECERCAT > Universitat Politècnica de Catalunya > Documents de recerca > Visualitza document

Per accedir als documents amb el text complet, si us plau, seguiu el següent enllaç: http://hdl.handle.net/2117/21076

dc.contributor	Universitat Politècnica de Catalunya. Departament de Llenguatges i Sistemes Informàtics
dc.contributor	Universitat Politècnica de Catalunya. GPLN - Grup de Processament del Llenguatge Natural
dc.contributor	Universitat Politècnica de Catalunya. LARCA - Laboratori d'Algorísmia Relacional, Complexitat i Aprenentatge
dc.contributor.author	Bailly, Raphaël
dc.contributor.author	Carreras Pérez, Xavier
dc.contributor.author	Luque, Franco M.
dc.contributor.author	Quattoni, Ariadna Julieta
dc.date	2013
dc.identifier.citation	Bailly, R. [et al.]. Unsupervised spectral learning of WCFG as low-rank matrix completion. A: Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. "Proceedings of the 2013 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing". Seattle: Association for Computational Linguistics, 2013, p. 624-635.
dc.identifier.citation	978-1-937284-97-8
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/2117/21076
dc.language.iso	eng
dc.publisher	Association for Computational Linguistics
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject	Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Intel·ligència artificial::Llenguatge natural
dc.subject	Weighted context-free grammars
dc.subject	Llenguatge natural (Informàtica) -- Processament
dc.title	Unsupervised spectral learning of WCFG as low-rank matrix completion
dc.type	info:eu-repo/semantics/draft
dc.type	info:eu-repo/semantics/conferenceObject
dc.description.abstract	We derive a spectral method for unsupervised learning ofWeighted Context Free Grammars. We frame WCFG induction as finding a Hankel matrix that has low rank and is linearly constrained to represent a function computed by inside-outside recursions. The proposed algorithm picks the grammar that agrees with a sample and is the simplest with respect to the nuclear norm of the Hankel matrix.
dc.description.abstract	Peer Reviewed

Mostra el registre simple del document

Documents relacionats

Altres documents del mateix autor/a

Spectral learning in non-deterministic dependency parsing

Luque, Franco M.; Quattoni, Ariadna Julieta; Balle Pigem, Borja de; Carreras Pérez, Xavier

Unsupervised spectral learning of finite-state transducers

Bailly, Raphaël; Carreras Pérez, Xavier; Quattoni, Ariadna Julieta

Spectral learning of weighted automata: a forward-backward perspective

Balle Pigem, Borja de; Carreras Pérez, Xavier; Luque, Franco M.; Quattoni, Ariadna Julieta

Unsupervised spectral learning of FSTs

Bailly, Raphaël; Carreras Pérez, Xavier; Quattoni, Ariadna Julieta

A latent variable ranking model for content-based retrieval

Quattoni, Ariadna Julieta; Carreras Pérez, Xavier; Torralba, Antonio

Accessibilitat | Avís legal | Política de Cookies | Documents d'ús intern

Coordinació

Patrocini