I detta dokument studerar vi direkt överföringsmetoder för flerspråkigt namngivet enhetsigenkänning. I synnerhet utökar vi den metod som nyligen föreslagits av Täckström et al. (2012), som bygger på flerspråkiga ordkluster funktioner. För det första visar vi att vi genom att använda flera källspråk, i kombination med självträning för anpassning till målspråk, kan uppnå betydande förbättringar jämfört med att bara använda direkt överföring via en enda källa. För det andra undersöker vi hur det direkta överföringssystemet går mot ett övervakat målspråkssystem och drar slutsatsen att mellan 8.000 och 16.000 ordpolletter måste kommenteras i varje målspråk för att matcha det bästa direktöverföringssystemet. Slutligen visar vi att vi avsevärt kan förbättra målspråkets prestanda, även efter att ha antecknat upp till 64 000 polletter i målspråket, genom att helt enkelt lägga till käll- och målspråksanteckningar.
För direkt NE-transformation har tvärspråkiga ordkluster byggts med hjälp av enspråkiga data i käll-/målspråk och anpassade parallella data mellan käll- och målspråk i REF.
Nudging the Envelope of Direct Transfer Methods for Multilingual Named Entity Recognition
{'venue': 'Proceedings of the NAACL-HLT Workshop on the Induction of Linguistic Structure', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}