I det här dokumentet presenterar vi en metod för att gissa POS-taggar med okända ord med hjälp av lokal och global information. Även om många befintliga metoder endast använder lokal information (dvs. begränsad fönsterstorlek eller intra-sentential funktioner), global information (extra-sentential funktioner) ger värdefulla ledtrådar för att förutsäga POS-taggar med okända ord. Vi föreslår en probabilistisk modell för POS gissning av okända ord med hjälp av global information samt lokal information, och uppskattar dess parametrar med Gibbs provtagning. Vi försöker också tillämpa modellen på halvövervakad inlärning, och utföra experiment på flera corpora.
REF presenterade en metod för att gissa POS-taggar med försegmenterade okända ord som tog hänsyn till alla förekomster av varje okänt ord i ett dokument.
Guessing Parts-Of-Speech Of Unknown Words Using Global Information
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics And Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}