Vi visar att oövervakad del av talmärkningsprestandan kan förbättras avsevärt med hjälp av troliga substitut för målord som ges av en statistisk språkmodell. Vi väljer entydiga substitut för varje förekomst av ett tvetydigt målord baserat på dess sammanhang. Den del av taltaggen för de entydiga substituten används sedan för att filtrera posten för målordet i ordlistan. En standard HMM modell tränas med hjälp av den filtrerade ordboken uppnår 92,25% noggrannhet på en standard 24,000 ord corpus.
I referensreferensreferensreferensreferensen väljs entydiga substitut för varje förekomst av ett tvetydigt ord baserat på dess sammanhang.
Unsupervised Part of Speech Tagging Using Unambiguous Substitutes from a Statistical Language Model
{'venue': 'COLING - POSTERS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}