Eric Brill introducerade transformationsbaserat lärande och visade att det kan göra del-av-tal taggning med ganska hög noggrannhet. Samma metod kan tillämpas på en högre nivå av texttolkning för att lokalisera bitar i den taggade texten, inklusive icke-rekursiva "baseNP" bitar. För detta ändamål är det bekvämt att se bitning som ett taggproblem genom att koda bitstrukturen i nya taggar som bifogas varje ord. I automatiska tester med hjälp av Treebank-deriverade data, uppnådde denna teknik recall och precisionsfrekvenser på ungefär 92% för basNP-bitar och 88% för något mer komplexa bitar som partitionerar meningen. Vissa intressanta anpassningar av den omvandlingsbaserade inlärningsmetoden föreslås också i denna ansökan.
REF använder omvandlingsbaserat lärande.
Text Chunking Using Transformation-Based Learning
{'venue': 'Very Large Corpora', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}