De flesta arbeten med svagt övervakat lärande för del-av-tal taggers har baserats på orealistiska antaganden om mängden och kvaliteten på utbildningsdata. För detta dokument försöker vi skapa verkliga låg-resurser scenarier genom att låta en lingvist bara två timmar att kommentera data och utvärdera på språken Kinyarwanda och Malagasy. Med tanke på dessa kraftigt begränsade mängder av antingen typ övervakning (tag ordböcker) eller symbolisk övervakning (märkta meningar), kan vi dramatiskt förbättra inlärningen av en dold Markov modell genom vår metod att automatiskt generalisera annoteringar, minska buller, och inducera ord-tag frekvensinformation.
Till exempel, nyligen, REF-demonstrat den imponerande konstruktionen av en del av tal tagger baserat på bara två timmars notation.
Learning a Part-of-Speech Tagger from Two Hours of Annotation
{'venue': 'NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}