Abstrakt. Vi har tillämpat induktiv inlärning av statistiska beslut träd till Natural Language Processing (NLP) uppgift morfosyntactic disambiguation (Del av taltagging). Tidigare arbete visade att de förvärvade språkmodellerna är tillräckligt oberoende för att lätt kunna införlivas, som en statistisk kärna av regler, i varje exible tagger. De är också tillräckligt kompletta för att direkt kunna användas som uppsättningar av POS-regler. Vi har genomfört en ganska enkel och snabb tagger som har testats och utvärderats på Wall Street Journal (WSJ) corpus med en anmärkningsvärd noggrannhet. I detta dokument tar vi i grund och botten upp problemet med märkning när endast litet utbildningsmaterial finns tillgängligt, vilket är avgörande i alla processer för att bygga, från grunden, en kommenterad corpus. Vi visar att ganska hög noggrannhet kan uppnås med vårt system i denna situation. Dessutom står vi inför problemet med att hantera okända ord under samma villkor som att vi saknar exempel på utbildning. I detta fall rapporteras några jämförande resultat och kommentarer om nära relaterat arbete.
Beslut träd inducerade från taggade corpora användes för del-av-tal disambiguation REF.
Part-of-Speech Tagging Using Decision Trees
{'venue': 'ECML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}