Vi visar hur effektivt flerspråkigt lärande är för oövervakad del-av-tal märkning. Det centrala antagandet i vårt arbete är att genom att kombinera signaler från flera språk blir strukturen på var och en mer uppenbar. Vi överväger två sätt att tillämpa denna intuition på problemet med oövervakad del-av-tal taggning: en modell som direkt sammanfogar taggstrukturer för ett par språk i en enda sekvens och en andra modell som istället innehåller flerspråkiga sammanhang med latenta variabler. Båda tillvägagångssätten är formulerade som hierarkiska Bayesianska modeller, med hjälp av Markov Chain Monte Carlo provtagningstekniker för inferens. Våra resultat visar att genom att införliva flerspråkiga bevis kan vi uppnå imponerande resultat i en rad olika scenarier. Vi fann också att prestandan förbättras stadigt i takt med att antalet tillgängliga språk ökar.
I Ref, flerspråkig inlärning används genom att kombinera köer från flera språk på två sätt: direkt sammanslagning tagg strukturer för ett par språk i en enda sekvens, och införliva flerspråkiga sammanhang med hjälp av latenta variabler.
Multilingual Part-of-Speech Tagging: Two Unsupervised Approaches
{'venue': 'Journal Of Artificial Intelligence Research, Volume 36, pages 341-385, 2009', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}