I denna uppsats beskriver och utvärderar vi en bigram part-of-peech (POS) tagger som använder latenta annoteringar och sedan undersöka med hjälp av ytterligare genre-matchade omärkta data för självträning tagger. Användningen av latenta kommentarer avsevärt förbättrar prestandan för en baslinje HMM bigram tagger, överträffar en trigram HMM tagger med sofistikerad utjämning. Utförandet av latent tagger förbättras ytterligare genom självträning med en stor uppsättning omärkta data, även i situationer där standard bigram eller trigram taggers inte gynnas av självträning när tränas på större mängder märkta träningsdata. Vår bästa modell får en toppmodern kinesisk taggning noggrannhet på 94,78% när den utvärderas på en representativ testuppsättning av Penn kinesiska Treebank 6.0.
REF förbättrar en bigram HMM POS tagger genom latent annotering och självträning.
Improving A Simple Bigram HMM Part-of-Speech Tagger by Latent Annotation and Self-Training
{'venue': 'HLT-NAACL, Companion Volume: Short Papers', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}