I detta dokument presenterar vi en helt oövervakad icke-parametrisk Bayesiansk modell som tillsammans inducerar POS-taggar och morfologiska segmenteringar. Modellen är i grund och botten en oändlig HMM som härleder antalet stater från data. Inkorporera segmentering i samma modell ger morfologiska egenskaper till systemet och eliminerar behovet av att hitta dem under förbehandling steg. Vi visar att lärande båda uppgifterna gemensamt faktiskt leder till bättre resultat än att lära sig endera uppgiften med guld standard data från den andra uppgiften som tillhandahålls. Utvärderingen av flerspråkiga data visar att modellen ger toppmoderna resultat om POS-induktion.
REF byggde en modell som kombinerar POS induktion och morfologisk segmentering till ett enda inlärningsproblem.
A Hierarchical Dirichlet Process Model for Joint Part-of-Speech and Morphology Induction
{'venue': 'NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}