Vi beskriver ett nytt tillvägagångssätt för att framkalla oövervakad del-av-tal taggers för språk som inte har någon märkt utbildningsdata, men har översatt text på ett resursrikt språk. Vår metod tar inte någon kunskap om målspråket (i synnerhet ingen taggning ordbok antas), vilket gör det tillämpligt på ett brett utbud av resursfattiga språk. Vi använder grafbaserad märkningsutbredning för tvärspråkig kunskapsöverföring och använder de projicerade etiketterna som funktioner i en oövervakad modell (BergKirkpatrick et al., 2010). Över åtta europeiska språk, vår strategi resulterar i en genomsnittlig absolut förbättring på 10,4 % jämfört med en toppmodern baslinje, och 16,7 % över vanilj dolda Markov modeller inducerade med Förväntning Maximering algoritm.
I REF användes också parallella data, men dessutom utnyttjades grafbaserad märkningsutbredning för att utöka täckningen av märkta polletter.
Unsupervised Part-of-Speech Tagging with Bilingual Graph-Based Projections
{'venue': 'Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}