För kinesisk POS-märkning är ordsegmentering ett preliminärt steg. För att undvika felspridning och förbättra segmentering genom att använda POS-information kan segmentering och taggning utföras samtidigt. En utmaning för detta gemensamma tillvägagångssätt är det stora kombinerade sökområdet, vilket gör effektiv avkodning mycket svårt. Den senaste forskningen har undersökt integreringen av segmentering och POS-märkning, genom avkodning under begränsade versioner av hela det kombinerade sökutrymmet. I detta dokument föreslår vi en gemensam modell för segmentering och POS-märkning som inte medför några hårda begränsningar för samspelet mellan ord- och POS-information. Snabb avkodning uppnås genom att använda en ny sökalgoritm för flera strålar. Systemet använder en diskriminativ statistisk modell, tränad med hjälp av den generaliserade perceptronalgoritmen. Den gemensamma modellen ger en felminskning av segmenteringsnoggrannheten på 14,6 % och en felminskning av taggningsnoggrannheten på 12,2 % jämfört med den traditionella rörledningen.
REF använde den generaliserade perceptronalgoritmen för att träna en statistisk modell för gemensam segmentering och POS-märkning, och tillämpade flerbalkssökningsalgoritm för snabb avkodning.
Joint Word Segmentation and POS Tagging Using a Single Perceptron
{'venue': 'Proceedings of the 9th SIGdial Workshop on Discourse and Dialogue', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}