I detta papper utforskar vi en POS taggning tillämpning av neurala arkitekturer som kan härleda ord representationer från rå karaktär ström. Den bygger på två modelleringsfaser som är gemensamt inlärda: ett konvolutionsnätverk som innehåller ett ordrepresentation direkt från teckenströmmen, följt av ett förutsägelsestadium. Modeller utvärderas på en POS och morfologisk taggning uppgift för tyska. Experimentella resultat visar att det konvolutionella nätverket kan sluta sig till meningsfulla ordrepresentationer, medan en väl utformad och strukturerad strategi för förutsägelsestadiet gör det möjligt för modellen att överträffa de senaste resultaten, utan någon funktionsteknik.
Labeau, Löser och Allauzen REF införde ett POS-märkningsprogram som kan innehålla ordrepresentationer från en teckenström utan att använda några konstgjorda funktioner.
Non-lexical neural architecture for fine-grained POS Tagging
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}