Vi anser att ett flerspråkigt svagt övervakat inlärningsscenario där kunskap från kommenterade corpora i ett resursrikt språk överförs via bitext för att vägleda lärandet på andra språk. Tidigare närmar sig projektetiketter över bitext och använder dem som funktioner eller guldetiketter för utbildning. Vi föreslår en ny metod som projekt modellerar förväntningar snarare än etiketter, som möjliggör överföring av modellosäkerhet över språkgränserna. Vi kodar förväntningar som begränsningar och utbildar en diskriminerande CRF modell med hjälp av Generalized Foreightation Criteria (Mann och McCallum, 2010). Utvärderad på standard kinesiska-engelska och tysk-engelska NER datauppsättningar, vår metod visar F 1 poäng på 64% och 60% när ingen märkt data används. För att uppnå samma noggrannhet med övervakade CRF krävs 12k och 1,5k märkta meningar. Dessutom, i kombination med märkta exempel, vår metod ger betydande förbättringar jämfört med toppmoderna övervakade metoder, uppnå bästa rapporterade siffror hittills på kinesiska OntoNotes och tyska CoNLL-03 datauppsättningar.
I REF föreslogs en variant av notationsprojicering där förväntningar på taggar projiceras och används som begränsningar för att utbilda en modell baserad på allmänna förväntanskriterier.
Cross-lingual Pseudo-Projected Expectation Regularization for Weakly Supervised Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}