Nuförtiden övervakad sekvens märkning modeller kan nå konkurrenskraftiga prestanda på uppgiften kinesiska ord segmentering. Dessa modellers förmåga begränsas dock av tillgången till kommenterade data och utformningen av funktioner. Vi föreslår en skalbar halvövervakad funktionsteknik. I motsats till tidigare verk som använder fördefinierade aktivitetsspecifika funktioner med fasta värden, extraherar vi dynamiskt representationer av etikettdistributioner från både en in-domain corpus och en out-of-domain corpus. Vi uppdaterar representationsvärdena med ett halvövervakat tillvägagångssätt. Experiment på referensdataseten visar att vår strategi uppnår goda resultat och når en f-score på 0,961. Den funktionstekniska metod som föreslås här är en allmän iterativ semi-övervakad metod och inte begränsad till ordet segmentering uppgift.
I REF föreslogs ett halvövervakat tillvägagångssätt som dynamiskt extraherar representationer av märkningsdistributioner från både in-domänkorpora och utom-domänkorpora.
Exploring Representations from Unlabeled Data with Co-training for Chinese Word Segmentation
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}