I detta dokument diskuteras användningen av omärkta exempel för problemet med namngiven enhetsklassificering. Ett stort antal regler behövs för att täcka domänen, vilket tyder på att ett ganska stort antal namngivna exempel bör krävas för att utbilda en klassificerare. Vi visar dock att användningen av omärkta data kan minska kraven på tillsyn till bara 7 enkla "såddregler". Tillvägagångssättet drar fördel av naturlig redundans i uppgifterna: för många namngivna enheter är både stavningen av namnet och det sammanhang i vilket det framträder tillräckligt för att bestämma dess typ. Vi presenterar två algoritmer. Den första metoden använder en algoritm liknande den för (Yarowsky 95), med ändringar motiverade av (Blum och Mitchell 98). Den andra algoritmen utvidgar idéer från att öka algoritmer, utformade för övervakade inlärningsuppgifter, till det ramverk som föreslås av (Blum och Mitchell 98).
Collins och Singer visade att användningen av omärkta data kan minska kraven för tillsyn till bara 7 enkla "sådd" regler REF.
Unsupervised Models For Named Entity Classification
{'venue': 'Joint SIGDAT Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing And Very Large Corpora', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}