CRF 세미나 논문 조사자료입니다.

[태석이]

안녕하세요. 이태석입니다.

가장 좋은 CRF 교육자료인 것 같습니다. 2008년 ACM CIKM 컨퍼런스 비디오입니다.

올해는 11월에 상해에서 열리네요.

2008 Log-linear models and conditional random fields - Charles Elkan CIKM08
... Viterbi algorithm과 함께 linear-chain CRFs에 대해 설명하고, 전반적인 설명과
일반적인 CRFs을 기본지식을 포함하며 the gradient of log-linear models에 대해 소개
6개 파트의 비디오로 6시간 가량 설명함. 천천히 강의가 진행됨.
http://videolectures.net/cikm08_elkan_llmacrf/
http://www.cs.columbia.edu/~smaskey/CS6998-0412/supportmaterial/cikmtutorial.pdf
http://cikm2014.fudan.edu.cn/

2006 Tree-structured Conditional Random Fields for Semantic Annotation.pdf

2008 Log-linear models and conditional random fields - Charles Elkan CIKM08.pdf

2009 Constrained Optimization for Validation-Guided Conditional Random Field Learning.pdf

2001 CRF Probabilistic Models for Segmenting and Labeling Sequence Data-Lafferty.ps

2004 Conditional Random Fields An Introduction-Hanna.pdf

2006 Automatic extraction of titles from general documents using machine learning-마이크로소프트.pdf

2006 Integrating Probabilistic Extraction Models and Data Mining to Discover Relations and Patterns in Text - umass google.pdf

2007 - 차세대 기계학습 기술 장병탁.pdf

2007 Locating Complex Named Entities in Web Text - 워싱턴대.pdf

2008 Generalized Expectation Criteria for Semi-Supervised Learning of CRF - 구글.pdf

2010 An Introduction to Conditional Random Fields - McCallum.pdf

2011 Aspects of Semi-Supervised and Active Learning in Conditional Random Fields - ECML.pdf

조건부 랜덤 필드 (Conditional Random Fields. CRF)에 대한 논문을 조사했습니다.

아주 간략하게 논문 요약을 했어요.

--- 핵심 자료

2004 Conditional Random Fields An Introduction-Hanna
... CRF의 핵심내용을 핵심 수식 한장(4쪽)으로 소개한다.
HMM의 특징함수, 전이함수를 특별한 방법으로 0~1 사이값을 주는 함수로 정규화하여 사용

2010 An Introduction to Conditional Random Fields - McCallum
... CRF 소개자료, 다양한 분야에서 활용할 수 있도록 소개

--- 부가 자료

2006 Tree-structured Conditional Random Fields for Semantic Annotation
... 선형-연쇄 CRF 적용에서 순차적으로 수행하지 않고  웹페이지 정보와 상하
관계를 가지는  트리 구조로 분활해서 CRF 적용방안 제시하여 실험한 결과 비교
http://videolectures.net/iswc06_tang_tscrf/

2009 Constrained Optimization for Validation-Guided Conditional Random Field Learning
... CRF 과대적합에 따른 문제점 해결을 위한 방안 및 실험 결과
http://videolectures.net/kdd09_chen_codv/

2001 Conditional Random Fields: Probabilistic Models for Segmenting and Labeling Sequence Data-Lafferty
... label sequence data 확률 모델 HMM, MEMM과 비교설명
(PS 확장자로 구글 드라이브에 올리면 쉽게 문서를 볼 수 있음)

2008 Generalized Expectation Criteria for Semi-Supervised Learning of
Conditional Random Fields - research.google.com
... labeled instances 보다 labeled features를 사용하는
선형-연결 CRF에 대한 semi-supervised 학습 방법을 보여준다.
feature-labeling 할 때, 전통적인 instance-labeling 방법보다
annotation time을 획기적으로 줄여준다.

2006 Integrating Probabilistic Extraction Models and Data Mining
to Discover Relations and Patterns in Text - umass google
... 사람 관계정보 자동 추출 방법, CRF 모델 사용 top-down과 botton-up의
장점을 취함.

2007 Locating Complex Named Entities in Web Text - 워싱턴대
... 지명인식 성능 비교, LEX-PMI/LEC-SCP, SVMCMM, CRF, CAPS, MAN 등

2008 Learning flexible features for conditional random fields-매사추세츠대
... 정보추출, 이미지라벨링, LR/CRF/IOHMM/HRF/CFOE 로 학습한 결과 비교
학습 시간, F1 값 비교함. Cora citations data(http://www.cs.umass.edu/~mccallum)

2006 Automatic extraction of titles from general documents using machine learning-마이크로소프트
... 기계학습의 모델(Perceptron, ME, MEMM, VP, CRF)을 이용한 문서의 제목을
자동추출한 결과 성능 비교 CRF가 가장 좋은 결과가 나옴.

2011 Aspects of Semi-Supervised and Active Learning in Conditional Random Fields - ECML
http://videolectures.net/ecmlpkdd2011_sokolovska_semisupervised/
... 1시간정도 영어설명

2007 - 차세대 기계학습 기술 - 장병탁
... 기계학습의 전반전인 연구 트렌드를 소개하고, 통합학습모델과 같은
차세대 기계학습 기술의 연구 방향을 보여준다.

-- 검색 키워드

Conditional Random Fields google
Conditional Random Fields Sutton and McCallum
Conditional Random Fields Lafferty

[태석이]

제가 준회원이네요. 등업을 해주세요. 임시로 자유게시판에 올렸지만, 나중에 자료실-세미나발표자료로 옮겨 주세요.