Detta papper beskriver ett system och uppsättning av algoritmer för att automatiskt framkalla fristående enspråkig del-av-tal taggers, bas sub-fras-beslag, namngivna-entity taggers och morfologiska analysatorer för ett godtyckligt främmande språk. Fallstudier omfattar franska, kinesiska, tjeckiska och spanska. Befintliga verktyg för textanalys för engelska tillämpas på tvåspråkig textkorpora och deras utdata projiceras på det andra språket via statistiskt härledda ordanpassningar. Enkel direkt annotering projektion är ganska bullriga, dock, även med optimala justeringar. Således presenterar detta papper buller-robust tagger, parentes och lemmatizer utbildning förfaranden som kan korrekt system bootstrappa från bullriga och ofullständiga inledande prognoser. Prestanda av den inducerade fristående del-av-talk tagger som tillämpas på franska uppnår 96% kärna del-av-tal (POS) tag noggrannhet, och motsvarande inducerade substantiv-frasbeslag överstiger 91% F-mått. Den inducerade morfologiska analysatorn uppnår över 99% lemmatisering noggrannhet på det fullständiga franska verbala systemet. Denna prestation är särskilt anmärkningsvärd eftersom den inte krävde några uppgifter om handanmäld utbildning på det givna språket och praktiskt taget inga språkkunskaper eller resurser utöver råtext. Prestanda överstiger också avsevärt den som erhålls genom direkt annotering projicering.
REF beskriver ett system och en uppsättning algoritmer för att automatiskt härleda autonoma enspråkiga POS-taggrar, substantivfrasbeslag, namngivna entitetstaggerare och morfologiska analysatorer för ett godtyckligt målspråk.
Inducing Multilingual Text Analysis Tools Via Robust Projection Across Aligned Corpora
{'venue': 'Human Language Technology Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}