Webbtext har framgångsrikt använts som träningsdata för många NLP-applikationer. Medan de flesta tidigare arbetsåtkomst webbtext via sökmotor hit räknas, skapade vi en Web Corpus genom att ladda ner webbsidor för att skapa en ämne-diverse samling av 10 miljarder ord av engelska. Vi visar att för kontextkänslig stavning korrigering Web Corpus resultat är bättre än att använda en sökmotor. För tesaurusextrahering, uppnådde den liknande övergripande resultat som en corpus av tidningstext. Med många fler ord tillgängliga på webben, bättre resultat kan uppnås genom att samla mycket större webbkorpora.
REF skapade en Web corpus för engelska som innehöll 10 miljarder ord och visade att för innehållskänslig stavning korrigering Web corpus resultat var bättre än att använda en sökmotor.
Web Text Corpus For Natural Language Processing
{'venue': 'Conference Of The European Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}