Vi föreslår en ny metod för oövervakad märkning som hittar minimala modeller som sedan förbättras ytterligare genom Förväntning Maxibilisering utbildning. I motsats till tidigare metoder som förlitar sig på manuellt specificerade och flerstegs heuristik för modellminimering, är vår strategi en enkel girig approximation algoritm DMLC (DISTRIBUTED-MINIMUM-LABEL-COVER) som löser detta mål i ett enda steg. Vi utökar metoden och visar hur man effektivt parallelliserar algoritmen på moderna parallella datorplattformar samtidigt som man bevarar approximativa garantier. Den nya metoden skalas enkelt till stora data- och grammatikstorlekar och övervinner minnesflaskanecken i tidigare tillvägagångssätt. Vi demonstrerar kraften i den nya algoritmen genom att utvärdera på olika sekvensmärkning uppgifter: Del-av-Speech taggning för flera språk (inklusive lågresursspråk), med kompletta och ofullständiga ordböcker, och supertagging, en komplex sekvens märkning uppgift, där grammatiken storlek ensam kan växa till miljontals poster. Våra resultat visar att för alla dessa inställningar uppnår vår metod toppmoderna skalbara prestanda som ger högkvalitativa märkningsresultat.
I referensreferensreferensreferensen föreslås distribuerat minsta etikettomslag, som kan parallellisera algoritmen samtidigt som approximativa garantier bevaras.
Parallel Algorithms for Unsupervised Tagging
{'venue': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'journal': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}