Abstrakt. Vi implementerar en variant av algoritmen som beskrevs av Yarowsky och Ngai i [21] för att framkalla en HMM POS tagger för en godtycklig målspråk använder bara en befintlig POS tagger för ett källspråk och en oannoterad parallell corpus mellan källan och målspråk. Vi utökar detta arbete genom att projicera från flera källspråk till ett enda målspråk. Vi antar att systematiska överföringsfel från olika källspråk kommer att ta bort, förbättra kvaliteten på bootstrappade resurser i målspråket. Våra experiment bekräftar hypotesen. Varje experiment jämför tre fall: a) källdata kommer från ett enda språk A, b) källdata kommer från ett enda språk B, och c) källdata kommer från både A och B, men hälften så mycket från varje. Förutom källspråket hålls andra förhållanden konstanta i alla tre fallen - inklusive den totala mängden källdata som används. Nollhypotesen är att prestanda i det blandade fallet skulle vara ett genomsnitt av prestanda i enspråksfall, men i själva verket, blandade fall prestanda överstiger alltid det maximala av enspråksfall. Vi observerade denna effekt i alla sex experiment vi körde, med tre olika källspråk par och två olika målspråk.
Ref filtrera bort projektionsbuller genom att kombinera projektioner från flera källspråk.
Automatically Inducing a Part-of-Speech Tagger by Projecting from Multiple Source Languages Across Aligned Corpora
{'venue': 'Second International Joint Conference on Natural Language Processing: Full Papers', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}