För att effektivt kunna använda flera datauppsättningar med heterogena kommentarer, föreslår detta dokument en kopplad sekvensmärkning modell som direkt kan lära sig och dra två heterogena kommentarer samtidigt, och för att underlätta diskussionen använder vi kinesisk del-ofspeech (POS) taggning som vår fallstudie. Nyckelidén är att bunta ihop två uppsättningar POS-taggar (t.ex. "[NN, n]"), och bygga en villkorlig slumpmässig fält (CRF) baserad taggning modell i det utvidgade utrymmet av medföljande taggar med hjälp av tvetydiga märkningar. För att träna vår modell på två icke-överlappande dataset som var och en har endast en sida taggar, vi omvandlar en ensidig tagg till en uppsättning med paketerade taggar genom att överväga alla möjliga kartläggningar på den saknade sidan och härleda en objektiv funktion baserad på tvetydiga märkningar. Den viktigaste fördelen med vår kopplade modell är att ge oss flexibiliteten att 1) införliva gemensamma funktioner på de medföljande taggarna för att implicit lära sig den lösa kartläggningen mellan heterogena kommentarer, och 2) utforska separata funktioner på ena sidan taggar för att övervinna problemet data sparseness av att använda endast medföljande taggar. Experiment på referensdataset visar att vår kopplade modell avsevärt överträffar de senaste baslinjerna på både ensidig POS-märkning och kommenterade omvandlingsuppgifter. Koderna och nyligen kommenterade data släpps för icke-kommersiell användning.
I REF [6] föreslås först den kopplade sekvensbeteckningen.
Coupled Sequence Labeling on Heterogeneous Annotations: POS Tagging as a Case Study
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}