Det senaste arbetet har visat sig framgångsrikt när det gäller att använda kontinuerliga ordinbäddningar som lärts ut från omärkta data som funktioner för att förbättra övervakade NLP-system, som betraktas som en enkel halvövervakad inlärningsmekanism. Det finns dock fortfarande grundläggande problem med att på ett effektivt sätt införliva ordet inbäddande inslag inom ramen för linjära modeller. I denna studie undersöker och analyserar vi tre olika tillvägagångssätt, inklusive en ny föreslagen distributionsprototyp, för att utnyttja de inbäddande funktionerna. De framlagda tillvägagångssätten kan integreras i de flesta av de klassiska linjära modellerna i NLP. Experiment om uppgiften att namnges enhetsigenkänning visar att var och en av de föreslagna tillvägagångssätten bättre kan utnyttja ordet inbäddning funktioner, bland vilka den distributionsprototypen tillvägagångssätt utför det bästa. Dessutom ger kombinationen av metoder additiva förbättringar, överträffar de täta och kontinuerliga inbäddning funktioner med nästan 2 poäng F1 poäng.
I REF studeras ordinslagsbaserade funktioner i förhållande till NER:s uppgift.
Revisiting Embedding Features for Simple Semi-supervised Learning
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}