Tidigare arbete visade att webbräkningar kan användas för att approximera bigramfrekvenser, och därför bör vara användbara för en mängd olika NLP-uppgifter. Hittills har endast två generationer uppgifter (kandidatval för maskinöversättning och förvirring-uppsättning disambiguation) testats med hjälp av web-scale dataset. I detta dokument undersöks om dessa resultat generaliseras till uppgifter som omfattar både syntax och semantik, både generation och analys, och ett större utbud av n-gram. För de flesta uppgifter, finner vi att enkla, oövervakade modeller presterar bättre när n-gram frekvenser erhålls från webben snarare än från en stor corpus. I de flesta fall misslyckas dock webbaserade modeller med att överträffa mer sofistikerade toppmoderna modeller som är utbildade på små corpora. Vi hävdar att webbaserade modeller därför bör användas som grund för, snarare än som ett alternativ till, standardmodeller.
REF visade att enkla oövervakade modeller som tillämpas på substantiv sammansatta tolkningsuppgiften presterar betydligt bättre när n-gram frekvenser erhålls från webben (noggrannhet på 55,71% på Altavista), snarare än från en stor standard corpus.
The Web As A Baseline: Evaluating The Performance Of Unsupervised Web-Based Models For A Range Of NLP Tasks
{'venue': 'Human Language Technology Conference And Meeting Of The North American Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}