Vi presenterar ett minnesbaserat lärande (MBL) förhållningssätt till ytlig tolkning där POS-märkning, kapning och identifiering av syntaktiska relationer formuleras som minnesbaserade moduler. De experiment som rapporteras i detta papper visar konkurrenskraftiga resultat, F β=1 för Wall Street Journal (WSJ) trädbank är: 93,8% för NP styckning, 94,7% för VP styckning, 77,1% för ämnesdetektering och 79,0% för objektdetektering.
REF använder minnesbaserat lärande.
Memory-Based Shallow Parsing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}