Vi beskriver en ny enkel och mycket skalbar semi-övervakad metod som kallas Word-Class Distribution Learning (WCDL), och tillämpar den uppgiften informationsextraktion (IE) genom att använda omärkta meningar för att förbättra övervakade klassificeringsmetoder. WCDL bygger iterativt klassetikettdistributioner för varje ord i ordboken genom genomsnittliga förutsedda etiketter över alla fall i den omärkta corpus, och omskola en basklassificerare lägga dessa distributioner som ordfunktioner. Traditionella metoder för självträning eller samträning ger däremot exempel som är självmärkta (snarare än egenskaper) och som kan försämra prestandan på grund av incestuös inlärningsfördomar. WCDL uppvisar ett robust beteende och har inga svåra parametrar att ställa in. Vi tillämpade vår metod på tyska och engelska namn entity igenkänning (NER) uppgifter. WCDL visar på förbättringar enbart i fråga om självträning, semiövervakning eller övervakning med flera arbetsuppgifter, i synnerhet med en toppmodern 75.72 F1-poäng på den tyska NER-uppgiften.
REF utnyttjar onoterade meningar för att förbättra övervakade klassificeringsuppgifter med WordClass Distribution Learning.
Combining labeled and unlabeled data with word-class distribution learning
{'venue': 'CIKM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}