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for many natural language tasks benefit from the\r\nflexibility to use overlapping, non-independent features.\r\nFor example, the need for labeled data can be drastically\r\nreduced by taking advantage of domain knowledge in\r\nthe form of word lists, part-of-speech tags, character ngrams,\r\nand capitalization patterns. While it is difficult to\r\ncapture such inter-dependent features with a generative\r\nprobabilistic model, conditionally-trained models, such\r\nas conditional maximum entropy models, handle them\r\nwell. There has been significant work with such models\r\nfor greedy sequence modeling in NLP (Ratnaparkhi,\r\n1996; Borthwick et al., 1998).\r\nConditional Random Fields (CRFs) (Lafferty et al.,\r\n2001) are undirected graphical models, a special case of\r\nwhich correspond to conditionally-trained finite state machines.\r\nWhile based on the same exponential form as\r\nmaximum entropy models, they have efficient procedures\r\nfor complete, non-greedy finite-state inference and training.\r\nCRFs have shown empirical successes recently in\r\nPOS tagging (Lafferty et al., 2001), noun phrase segmentation\r\n(Sha and Pereira, 2003) and Chinese word segmentation\r\n(McCallum and Feng, 2003).\r\nGiven these models’ great flexibility to include a wide\r\narray of features, an important question that remains is\r\nwhat features should be used? For example, in some\r\ncases capturing a word tri-gram is important, however,\r\nthere is not sufficient memory or computation to include\r\nall word tri-grams. As the number of overlapping atomic\r\nfeatures increases, the difficulty and importance of constructing\r\nonly certain feature combinations grows.\r\nThis paper presents a feature induction method for\r\nCRFs. Founded on the principle of constructing only\r\nthose feature conjunctions that significantly increase loglikelihood,\r\nthe approach builds on that of Della Pietra et\r\nal (1997), but is altered to work with conditional rather\r\nthan joint probabilities, and with a mean-field approximation\r\nand other additional modifications that improve\r\nefficiency specifically for a sequence model. In comparison\r\nwith traditional approaches, automated feature induction\r\noffers both improved accuracy and significant reduction\r\nin feature count; it enables the use of richer, higherorder\r\nMarkov models, and offers more freedom to liberally\r\nguess about which atomic features may be relevant"}