LCL (少ない計算量でHBMを模倣したモデル)

論文

Language Acquisition and Probabilistic Models: keeping it simple

Aline Villavicencio, Marco Idiart, Robert Berwick, Igor Malioutov

概要

HBM (Hierarchical Bayesian Models) って

言語獲得のモデルとして使われることが多いけど、計算量が多い。

そこで、HBMはデータ量が少ないあいだは事前分布に、

データが増えるに従いMLE (maximum likelihood estimation)に近づく性質に着目し、

HBMに変わる計算量の少ないモデル LCL (linear competition learning) を提案する。

問題

draft

動詞が与えられた時に、

• dod (a direct object dative)
• pd (prepositional dative)
• both

を分類する問題

アイテム

baker paradox

bibtex

@inproceedings{villavicencio2013language,
  title={Language acquisition and probabilistic models: keeping it simple},
  author={Villavicencio, Aline and Idiart, Marco and Berwick, Robert C and Malioutov, Igor},
  booktitle={Proceedings of the 51st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)},
  pages={1321--1330},
  year={2013}
}