Vi beskriver en ny metod för uppgiften att oövervakad POS taggning med en ordbok, en som använder heltal programmering för att uttryckligen söka efter den minsta modellen som förklarar data, och sedan använder EM för att ange parametervärden. Vi utvärderar vår metod på en standard test corpus med hjälp av olika standard tagsets (en 45-tagset samt en mindre 17-tagset), och visar att vår strategi fungerar bättre än befintliga state-of-the-art system i båda inställningarna.
Till exempel, REF söker uttryckligen efter den minsta modellen som förklarar data som använder Integer Programming, och sedan använder EM för att ange parametervärden.
Minimized Models for Unsupervised Part-of-Speech Tagging
{'venue': 'ACL-IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}