Vi presenterar nya statistiska modeller för att gemensamt märka flera sekvenser och tillämpa dem på den kombinerade uppgiften av del av talmärkning och substantiv frasskärning. Modellen är baserad på Factorial Hidden Markov Model (FHMM) med distribuerade dolda tillstånd som representerar del av tal och substantiv frassekvenser. Vi visar att denna gemensamma märkningsmetod, genom att möjliggöra informationsutbyte mellan märkning/knuffning av underuppgifter, överträffar den traditionella metoden för märkning och styckning i följd. Dessutom utvidgar vi detta till en ny modell, "Switching FHMM", för att möjliggöra explicit modellering av tvärsekvensberoenden baserade på språkkunskaper. Vi rapporterar taggning/chunkning noggrannhet för olika datauppsättning storlekar och visar att vår strategi är relativt robust mot data sparhet.
I REF föreslogs en modell för gemensam märkning av flera sekvenser.
Jointly Labeling Multiple Sequences: A Factorial HMM Approach
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics - Student Research Workshop', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}