Vi presenterar en enkel och skalbar algoritm för kluster av tiotals miljoner fraser och använder de resulterande kluster som funktioner i diskriminerande klassificeringar. För att visa denna metods styrka och allmängiltighet tillämpar vi metoden i två mycket olika tillämpningar: namngiven enhetsigenkänning och frågeklassificering. Våra resultat visar att fraskluster erbjuder betydande förbättringar jämfört med ordkluster. Vårt NER-system uppnår det bästa aktuella resultatet på det allmänt använda CoNLL-riktmärket. Vår frågeklassare är på samma nivå som det bästa systemet i KDDCUP 2005 utan att ta till arbetsintensiva kunskapstekniska insatser.
REF kluster tiotals miljoner fraser och använda de resulterande kluster som funktioner i NER rapportering den bästa prestandan på CoNLL'03 engelska NER data set.
Phrase Clustering for Discriminative Learning
{'venue': 'ACL-IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}