Vi presenterar en ny HMM tagger som utnyttjar sammanhang på båda sidor av ett ord som ska märkas, och utvärdera det i både oövervakade och övervakade fall. Längs vägen presenterar vi den första omfattande jämförelsen av oövervakade metoder för del-av-tal märkning, notera att publicerade resultat hittills inte har varit jämförbara mellan corpora eller lexicons. Observera att kvaliteten på lexikonet i hög grad påverkar noggrannheten som kan uppnås genom algoritmerna, presenterar vi en metod för HMM-utbildning som förbättrar noggrannheten när utbildning av lexikala sannolikheter är instabil. Slutligen visar vi hur denna nya tappning uppnår toppmoderna resultat i en övervakad, icke-utbildningsintensiv ram.
Banko och Moore REF ändrar till exempel den grundläggande HMM-strukturen för att använda sammanhanget på båda sidor av ordet som ska märkas.
Part-Of-Speech Tagging In Context
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}