Eftersom fler historiska texter digitaliseras finns det ett intresse av att använda verktyg för bearbetning av naturligt språk i dessa arkiv. Dessa verktygs prestanda är dock ofta otillfredsställande på grund av språkförändringar och genreskillnader. Spelling normalisering heuristics är den dominerande lösningen för att hantera historiska texter, men detta tillvägagångssätt misslyckas med att redogöra för förändringar i användning och ordförråd. I detta empiriska dokument bedömer vi domänanpassningsteknikens förmåga att hantera historiska texter, med fokus på den klassiska referensuppgiften för del-av-tal-märkning. Vi utvärderar flera domänanpassningsmetoder på uppgiften att tagga Early Modern English och Modern Brittisk Engelska texter i Penn Corpora historiska engelska. Vi visar att Feature Embedding metoden för oövervakad domän anpassning överträffar ord inbäddningar och Brown kluster, visar vikten av att inbädda hela funktionen utrymme, snarare än bara enskilda ord. Feature Embeddings ger också bättre prestanda än stavning normalisering, men kombinationen av de två metoderna är ännu bättre, vilket ger en 5% rå förbättring i taggning noggrannhet på Early Modern engelska texter.
Följaktligen -som REF visar - exaktheten av att märka historiska texter har nytta av att kombinera domänanpassning och normalisering.
Part-of-Speech Tagging for Historical English
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}