Ordklasser som automatiskt inducerats från distributionsbevis har visat sig användbara många NLP-uppgifter, inklusive namngiven Entity Recognition, tolkning och hämtning av meningar. Browns hårdklusteralgoritm används ofta i detta scenario. Här föreslår vi att man använder Latent Dirichlet Allokering för att framkalla mjuka, probabilistiska ordklasser. Vi jämför vår strategi mot Brown när det gäller effektivitet. Vi jämför också nyttan av de inducerade Brown och LDA ordklasser för semi-övervakad inlärning av tre NLP uppgifter: finkornig namngiven Entity Recognition, Morphological Analysis och semantic Relation Classification. Vi visar att använda LDA för ordklass induktionsvågar bättre med antalet klasser än Brown algoritm och de resulterande klasserna överträffar Brown på de tre uppgifterna.
Chrupala REF föreslog användning av Latent Dirichlet Allokering för att inducera mjuka, probabilistiska ordklasser och har visat att pluggning automatiskt och effektivt inducerade LDA ordklass funktioner till NER uppgift kan uppnå bättre resultat i jämförelse med Brown kluster samtidigt skala linjärt med antalet klasser.
Efficient induction of probabilistic word classes with LDA
{'venue': 'IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}