Detta dokument presenterar en statistisk modell som tränar från en corpus kommenterad med Del-OfSpeech taggar och tilldelar dem till tidigare osedda text med toppmodern noggrannhet(96,6%). Modellen kan klassificeras som en maximal Entropy-modell och använder samtidigt många kontextuella "funktioner" för att förutsäga POS-taggen. Dessutom visar detta dokument användningen av specialiserade funktioner för att modellera svåra märkning beslut, diskuterar corpus konsekvens problem som upptäckts under genomförandet av dessa funktioner, och föreslår en utbildningsstrategi som lindrar dessa problem.
Till exempel använde REF en maximal entropimodell för POS-märkning.
A Maximum Entropy Model For Part-Of-Speech Tagging
{'venue': 'Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}