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materias:pln:uba2018:practico2

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   * Beam: En cada paso del Viterbi, guardar sólo los ''k'' taggings más probables, a donde ''k'' es un parámetro de la clase.   * Beam: En cada paso del Viterbi, guardar sólo los ''k'' taggings más probables, a donde ''k'' es un parámetro de la clase.
   * Evaluar para varios clasificadores (''LogisticRegression'' y ''LinearSVC''), para varios valores de ''n'' (1, 2, 3 y 4), y para varios valores de ''k'' (1, 2 y 3). Reportar los resultados en el README. Reportar también tiempo de evaluación.   * Evaluar para varios clasificadores (''LogisticRegression'' y ''LinearSVC''), para varios valores de ''n'' (1, 2, 3 y 4), y para varios valores de ''k'' (1, 2 y 3). Reportar los resultados en el README. Reportar también tiempo de evaluación.
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 +Documentación:
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 +  * [[http://www.cs.columbia.edu/~mcollins/fall2014-loglineartaggers.pdf|Notas de Michael Collins sobre MEMMs]] (Viterbi en sección 8.5)
 +  * Beam inference:
 +    * [[https://www.youtube.com/watch?v=M1BpelGGeMk&index=47&list=PL6397E4B26D00A269|Maximum Entropy Sequence Models]] (ir al minuto 07:10)
 +    * [[https://d396qusza40orc.cloudfront.net/nlp/slides/04-02-Maximum_Entropy_Sequence_Models-v2.pdf|slides]]
  
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