Detta dokument ger belägg för att användningen av mer omärkta data i halvövervakat lärande kan förbättra prestandan för naturligt språkbehandling (NLP) uppgifter, såsom del-av-tal taggning, syntaktisk buntning, och namngivna enhet erkännande. Vi föreslår först en enkel men kraftfull semi-övervakad discriminativ modell lämplig för hantering av storskaliga omärkta data. Sedan beskriver vi experiment som utförs på allmänt använda testsamlingar, nämligen PTB III-data, CoNLL'00 och '03 delade uppgiftsdata för ovan tre NLP-uppgifter, respektive. Vi inkluderar upp till 1G-ord (en miljard tokens) av omärkta data, vilket är den största mängden omärkta data som någonsin använts för dessa uppgifter, för att undersöka prestandaförbättringen. Dessutom är våra resultat överlägsna de bästa rapporterade resultaten för alla ovanstående testsamlingar.
REF gav belägg för att användningen av mer omärkta data i halvövervakat lärande skulle kunna förbättra utförandet av NLP-uppgifter, t.ex. märkning av POS, syntaktisk buckling och erkännande av namngivna enheter.
Semi-Supervised Sequential Labeling and Segmentation Using Giga-Word Scale Unlabeled Data
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}