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Colloque du
Département d'informatique et de recherche opérationnelle

 


 

 

  Hal Daumé III

University of Maryland

 

Predicting Linguistic Structures Accurately and Efficiently

 

Résumé :

 

Many classic problems in natural language processing can be cast as building mapping from a complex input (e.g., a sequence of words) to a complex output (e.g., a syntax tree or semantic graph). This task is challenging both because language is ambiguous (learning difficulties) and represented with discrete combinatorial structures (computational difficulties). Often these are at odds: the features you want to add to decrease learning difficulties cause nontrivial additional structure yielding worse computational difficulties.

I will begin by discussing algorithms that side-step the issue of combinatorial blowup and aim to predict an output structure directly. I will then present approaches that explicitly learn to trade-off accuracy and efficiency, applied to a variety of linguistic phenomena. Moreover, I will show that in some cases, we can actually obtain a model that is faster and more accurate by exploiting smarter learning algorithms.

This is joint work with Jason Eisner, John Langford, Jiarong Jiang, He He, Adam Teichert and Tim Vieira.

 

 

 

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Le jeudi 21 novembre 2013, 15h30, pavillon André-Aisenstadt, salle 3195
Information : Gilles Brassard, brassard@iro.umontreal.ca