I detta dokument tar vi itu med utmaningen att skapa korrekta och robusta delar av taltaggrar för språk med låga resurser. Vi föreslår en metod som utnyttjar befintliga parallella data mellan målspråket och en stor uppsättning resursrika språk utan tillhörande resurser som tagglexikon. Avgörande är att vi använder CCA för att framkalla latenta ord representationer som innehåller korsgenerala fördelningssignaler, samt projicerade taggar från en full uppsättning resursrika språk. Vi utvecklar en sannolikhetsbaserad förtroendemodell för att identifiera ord med mycket troliga taggprognoser och använda dessa ord för att träna en flerklassig SVM med hjälp av CCA-funktionerna. Vår metod ger en genomsnittlig prestanda på 85% noggrannhet för språk med nästan inga resurser, överträffar en toppmodern delvis observerad CRF-modell.
REF använder också latenta ordrepresentationer för flerspråkig överföring.
Part-of-speech Taggers for Low-resource Languages using CCA Features
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}