Om vi tar en befintlig övervakad NLP-system, ett enkelt och allmänt sätt att förbättra noggrannheten är att använda oövervakade ord representationer som extra ordfunktioner. Vi utvärderar Brown clusters, Collobert och Weston (2008) Vi använder nästan toppmoderna övervakade baslinjer, och finner att var och en av de tre ord representationer förbättrar noggrannheten i dessa baslinjer. Vi finner ytterligare förbättringar genom att kombinera olika ordrepresentationer. Du kan ladda ner våra ordfunktioner, för off-the-shelf användning i befintliga NLP-system, samt vår kod, här: http://metaoptimize. com/projects/wordreprs/
Turian m.fl. REF visade att användningen av oövervakade ord representationer som extra ordfunktioner skulle kunna förbättra kvaliteten på NER och styckning.
Word Representations: A Simple and General Method for Semi-Supervised Learning
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}