Như đã được trình bày ở phần trên, chúng ta khơng thểthay đổi mơ hình khi nĩ đã được xây dựng và áp dụng đối với học máy giám sát. Vậy làm cách nào để chúng ta cĩ thẻtăng hiệu suất của mơ hình mà khơng phải thay đổi mơ hình sẵn cĩ?
Ý tưởng chính của phương pháp này là chúng ta sẽ tập trung khai phá các mối quan hệ phụ thuộc hay các mẫu phụ thuộc trong quá trình áp dụng mơ hình CRFs cho một miền mới. Thực thể sẽ được gán một nhãn tri thức là “A” để đánh dấu là một thực thể tiềm năng nếu như thực thể ở cùng mẫu quan hệ phụ thuộc với nĩ xuất hiện trong cơ sở tri thức và được gán nhãn là “O” cho trường hợp ngược lại. Thuộc tính phụ thuộc tổng quát (Label-G) là một trong hai loại thuộc trính trạng thái (Lable-World) được sử dụng trong mơ hình CRFs, giá trị của thuộc tính này được khởi tạo từ các mối quan hệ phụ thuộc. Như vậy, các mối quan hệ phụ thuộc với các nhãn tri thức “A” hoặc “O” chính là cầu nối giữa mơ hình và dữ liệu, giúp tăng hiệu suất của viêc nhận dạng thực thể mà khơng cần phải thay đổi mơ hình sẵn cĩ.
Chi tiết về phương pháp áp dụng học suốt đời vào mơ hình CRFs cũng như cách xây dựng các mẫu phụ thuộc dựa vào cơ sở tri thức sẽđược trình bày ởchương 3.
Tổng kết chương 2
Chương này đã giới thiệu khái niệm mơ hình trường ngẫu nhiên cĩ điều kiện, ước lượng tham sốcho mơ hình cũng như bài tốn gán nhãn cho dữ liệu dạng chuỗi. Bên cạnh đĩ, chương này cũng những kiến thức cơ bản nhất về học suốt đời bao gồm: định nghĩa về học suốt đời, kiến trúc của mơ hình học suốt đời và những chi tiết các thành phần của kiến trúc, cách đánh giá bài tốn áp dụng mơ hình học suốt đời, trình bày tổng quát vềý tưởng nhằm áp dụng học suốt đời để nâng cao hiệu quả của mơ hình mà khơng cần phải thay đổi mơ hình sẵn cĩ. Chương sau luận văn sẽ trình bày chi tiết về vấn đề áp dụng học suốt đời vào bài tốn nhận dạng thực thể trong văn bản Tiếng Việt.
Chương 3. Mơ hình học suốt đời áp dụng vào bài tốn nhận dạng thực thể
Chương này luận văn sẽ giới thiệu về việc áp dụng mơ hình học suốt đời áp dụng vào bài tốn nhận dạng thực thể, cụ thể là áp dụng kết hợp với mơ hình CRF. Nội dung của chương sẽ nhấn mạnh về vấn đề kết quả của CRFs sẽ được cải thiện bằng cách sử dụng các tri thức trước đĩ từ các kết quả nhận được khi áp dụng cho các miền khác. Trước hết luận văn trình bày về mẫu phụ thuộc –“chìa khĩa” cho việc nâng cao hiệu quả của mơ hình CRFs áp dụng học chuyển đổi.