結構預測

結構預測（），又稱 結構化輸出學習（） 是 監督學習 中的一類方法指模型用於預測具有結構的輸出（如序列、樹或圖），而非離散或實數值。

類似常見的監督學習方法，結構化預測模型通常透過觀測資料進行訓練，其中將預測結果與基準真相進行比較，並據此調整模型參數。由於模型本身的複雜性以及預測變數之間的相互關聯，模型的訓練與推論過程往往在計算上難以實現，因此通常會採用近似推論（）與相關的學習方法。

應用
一個典型的應用例子是將自然语言子轉換為句法表示（如分析树）的問題。此問題可視為一種結構化預測問題，其中結構化輸出空間為所有可能的語法樹集合。結構化預測廣泛應用於多個領域，包括生物資訊學、自然語言處理（NLP）、語音識別以及電腦視覺。

參考文獻