Vi presenterar en ny del-av-talk tagger som visar följande idéer: (i) uttrycklig användning av både föregående och följande tagg sammanhang via en beroende nätverk representation, (ii) bred användning av lexical funktioner, inklusive gemensamt konditionering på flera på varandra följande ord, (iii) effektiv användning av tidigare i villkorade loglinear modeller, och (iv) finkornig modellering av okända ord funktioner. Genom att använda dessa idéer tillsammans ger den resulterande taggern en 97,24% noggrannhet på Penn Treebank WSJ, en felreduktion på 4,4% på den bästa tidigare singeln automatiskt inlärd taggning resultat.
Toutanova m.fl. demonstrerade användningen av både föregående och följande tagg sammanhang via en beroende nätverk representation och använde sig av vissa ytterligare funktioner som lexiska funktioner inklusive gemensamt konditionering på flera på varandra följande ord och andra finkorniga modellering av ordfunktioner REF.
Feature-Rich Part-Of-Speech Tagging With A Cyclic Dependency Network
{'venue': 'Human Language Technology Conference And Meeting Of The North American Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}