Vi föreslår en allmän modell för gemensam slutsats i korrelerade naturliga språk bearbetning uppgifter när fullt kommenterade utbildningsdata inte är tillgängliga, och tillämpa denna modell på dubbla uppgifter ord sense disambigation och verb subkategorisering rambestämning. Modellen använder EM-algoritmen för att samtidigt komplettera delvis annoterade träningsset och lära sig en generativ probabilistisk modell över flera annoteringar. När modellen appliceras på ordet sense and verb subcategorization frame determination uppgifter, lär sig skarpa gemensamma sannolikhetsfördelningar som motsvarar språkliga intuitioner om korrelationer av variablerna. Användningen av den gemensamma modellen leder till felminskningar jämfört med konkurrenskraftiga oberoende modeller för dessa uppgifter.
REF föreslår en metod för att lära sig en gemensam generativ inferensmodell från delvis märkta data och tillämpa deras metod på problemen med ord sense disambigation för verb och bestämning av verb subkategorisering ramar.
Verb Sense And Subcategorization: Using Joint Inference To Improve Performance On Complementary Tasks
{'venue': 'SIGDAT Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}